Resumen

Basado en el modelo de predicción gris existente, este documento propone un nuevo modelo de predicción gris (el modelo gris fraccional discreto, FDGM (1, 1, )), introduce el mecanismo de modelado y las características del FDGM (1, 1, ), y utiliza tres grupos de datos para verificar su efectividad en comparación con otros modelos grises. Este documento pronostica el consumo de energía en edificios en China en los próximos cinco años basado en la idea de metabolismo. Los resultados muestran que el FDGM (1, 1, ) puede transformarse en otros modelos grises a través de cambios en la configuración de parámetros, por lo que el nuevo modelo tiene una fuerte adaptabilidad. El FDGM (1, 1, ) es más confiable y efectivo que los otros seis modelos grises comparados. De 2018 a 2022, los niveles totales de consumo de energía de edificios civiles, edificios civiles urbanos y edificios civiles específicamente en Beijing mostrarán tendencias al alza constantes, con una tasa de crecimiento an

• Materias:Internet de las cosas Algoritmo iterativo Algoritmo de evaluación Viga viscoelástica Lenguaje de programación
• Subjects:Internet of things Iterative algorithm Evaluation algorithm Viscoelastic beam Programming language
• Palabras claves:Modelo de predicción gris; FDGM (1, 1); Mecanismo de modelado; Efectividad; Consumo de energía de edificios; Adaptabilidad
• Keywords:Grey prediction model; FDGM (1, 1); Modeling mechanism; Effectiveness; Building energy consumption; Adaptability