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1、為了有效緩解我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展與能源環(huán)境容量之間的矛盾,尋求可持續(xù)發(fā)展,國(guó)家能源消費(fèi)強(qiáng)度和消費(fèi)總量“雙控制”的新機(jī)制已漸上日程。公共建筑部門是影響整個(gè)建筑部門乃至國(guó)家層面能耗總量控制目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵領(lǐng)域,準(zhǔn)確分析其能耗現(xiàn)狀并預(yù)測(cè)其增長(zhǎng)趨勢(shì)、探索其能效提升路徑,對(duì)于指導(dǎo)公共建筑部門進(jìn)行能效提升、控制能耗增長(zhǎng)、實(shí)施節(jié)能減排具有重要意義。
本文以我國(guó)城鎮(zhèn)化快速發(fā)展階段為重要背景,以我國(guó)城鎮(zhèn)公共建筑為研究對(duì)象,綜合運(yùn)用一系列定性與定量研究
2、方法,對(duì)其宏觀運(yùn)行能耗與能效問(wèn)題進(jìn)行了深入研究。由于國(guó)家統(tǒng)計(jì)體系尚不完善,公共建筑的能耗總量與用能強(qiáng)度等基本現(xiàn)狀都不明確。因此,論文首先基于指標(biāo)法和統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)拆分法系統(tǒng)分析了我國(guó)城鎮(zhèn)公共建筑宏觀運(yùn)行能耗總量及整體能耗強(qiáng)度現(xiàn)狀。在此基礎(chǔ)上,綜合運(yùn)用回歸分析法、趨勢(shì)外推法、系統(tǒng)校核法進(jìn)行了我國(guó)城鎮(zhèn)公共建筑能耗預(yù)測(cè)模型構(gòu)建,并預(yù)測(cè)了我國(guó)城鎮(zhèn)公共建筑能耗的增長(zhǎng)趨勢(shì)。之后,通過(guò)愿景牽引法、機(jī)構(gòu)問(wèn)卷調(diào)查法和改進(jìn)的德?tīng)柗品?,設(shè)計(jì)了我國(guó)城鎮(zhèn)公共建筑能
3、效提升中長(zhǎng)期路徑,并基于路徑參數(shù)構(gòu)建TAYLOR級(jí)數(shù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型測(cè)算了節(jié)能量。最后,運(yùn)用EFA和SEM等方法探究了我國(guó)城鎮(zhèn)公共建筑能效提升績(jī)效影響因素的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和路徑分布,在之基礎(chǔ)上提出了我國(guó)城鎮(zhèn)公共建筑能效提升的保障措施建議。
論文的創(chuàng)新之處主要體現(xiàn)在以下3個(gè)方面:
(1)應(yīng)用曲線回歸分析法構(gòu)建了我國(guó)城鎮(zhèn)公共建筑能耗預(yù)測(cè)模型,并預(yù)測(cè)了我國(guó)城鎮(zhèn)公共建筑能耗的增長(zhǎng)趨勢(shì)。在對(duì)我國(guó)城鎮(zhèn)公共建筑能耗總量和能耗強(qiáng)度現(xiàn)狀進(jìn)行
4、系統(tǒng)測(cè)算的基礎(chǔ)上,通過(guò)理論分析構(gòu)建了我國(guó)城鎮(zhèn)公共建筑能耗預(yù)測(cè)理論模型,運(yùn)用MATLAB和DATAFIT進(jìn)行曲線回歸模型方程組的建立和模型檢驗(yàn)后,分別運(yùn)用趨勢(shì)外推法和系統(tǒng)校核法進(jìn)行自變量的預(yù)測(cè)賦值和中介變量的校核判定,預(yù)測(cè)了我國(guó)城鎮(zhèn)公共建筑能耗2015~2030年的增長(zhǎng)趨勢(shì)。
(2)采用愿景牽引法設(shè)計(jì)了我國(guó)城鎮(zhèn)公共建筑能效提升路徑,并測(cè)算了路徑的節(jié)能量。采用愿景牽引法,通過(guò)機(jī)構(gòu)問(wèn)卷調(diào)查和改進(jìn)的德?tīng)柗品ǎO(shè)計(jì)了包括能效提升梯度和描
5、述參數(shù)體系的我國(guó)城鎮(zhèn)公共建筑能效提升中長(zhǎng)期(2016~2030年)路徑。并基于路徑參數(shù),構(gòu)建了TAYLOR級(jí)數(shù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,測(cè)算了路徑的節(jié)能量。
(3)綜合運(yùn)用EFA和SEM探究了我國(guó)城鎮(zhèn)公共建筑能效提升績(jī)效影響因素的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和路徑分布。結(jié)合文獻(xiàn)研究與專家訪談識(shí)別了公共建筑能效提升績(jī)效的影響因素,構(gòu)建了影響因素清單;基于EFA和SEM方法,應(yīng)用SPSS和AMOS軟件工具,探究了影響因素的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和路徑分布;在之基礎(chǔ)上提
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