建筑耗预测项目理方法研究分析博士开题报告
博士开题报告——国建筑耗预测项目理方法研究分析
1研究背景意义
11研究背景
西方发达国家发展程中节制源直20世纪70年代石油幅度涨价世界济遭受源危机沉重击世界国家重视源问题源资源条件限制新源开发短期难缓解源供应紧张局面许国家注意力集中常规源节约节称煤炭石油天然气核外第五源西方发达国家规模开展建筑节已持续三十年高舒适度低耗住宅已十分普遍欧洲已成世界居住品质高科学区例法国1974年起分三步走法律形式正式规定采暖居住建筑节指标求1974年节251982年1989年分达节45601990年法国建筑耗已1984年占社会总耗42～45降低28法国政府持已完成40座中等城市旧房节改造然1974年法国住宅面积增加约14建筑耗没增长法国建筑节成巨
三十年西方发达国家建筑节容直断更新：初强调建筑节(energy saving in building)强调建筑中保持源减少热损失(energy conservation in building)世纪90年代重点提高建筑中源利率(building energy efficiency)进入21世纪建筑节题容建筑源持续性(energy sustainability in buildings)欧洲已出现极严格零耗住宅标准(zero heating standard)零co2排放标准(zero co2 standard)源标准(autonomous standard)已少数达述节标准居住建筑投入西方发达国家建筑节领域已遥遥领先
改革开放国源发展体三阶段：第阶段20世纪80年代初期中期国源供需关系表现总量失衡源供量短缺源发展围绕解决次源供应短缺问题进行第二阶段20世纪80年代期90年代中期国源发展进入解决电力短缺阶段然属补短阶段解决源供应短缺问题国家明确提出电力建设中心第三阶段19年半年国源需求需求总量继续增长时需求结构需求增长速度开始发生变化变化国源工业生产发展源济运行产生重影响阶段源供需矛盾基缓解情况国煤炭源生产消费结构带系列环境问题源济社会发展环境保护间协调逐渐显现出
建筑业耗户全社会总量2040消耗建筑建造程资料统计重庆建筑耗约占总耗20例高低反映国家区济发展水民生活水着国济腾飞生活水提高例正断攀升资源枯竭环境破坏等问题正困扰着类
建筑耗系统总源消费重组成部分源系统非线性复杂系统社会进步济发展科技进步宏观政策直接影响源系统运行相反源供求结构直接影响济结构社会发展环境变化着济特科学技术发展国民济部门间联系日趋复杂化建筑耗规模越越相互联系越越复杂国济发展正处转轨时期国源资源状况源结构国家国建筑节进行预测理分析方法研究尝试着综合运素定量预测方法系统全面进行科学预测样建筑耗预测理发展利
目录
目录 ii
1研究背景意义 1
11研究背景 1
12研究意义 2
121研究理意义 2
122 研究现实意义 2
2国建筑耗预测研究现状 3
21 国建筑耗现状 3
22 建筑耗预测研究现状 5
221 源消耗理 5
222国外源预测模型 6
223 国源预测模型 9
3文研究方案 11
31 研究拟达水预期成果 11
32 文拟采研究方法 11
4文研究容关键问题创新点 12
41 文研究容 12
42 文初步写作提纲 12
43 关键问题创新点 15
5文研究行性证技术路线 15
51 行性证 15
52 技术路线 16
6研究程中遇问题解决方案 16
61 拟解决问题困难 16
62 解决途径 17
7文工作计划时间进度安排 17
8科技查新结 17
9参考文献 17
91 国外文献 17
92 国文献 19
附录：攻读博士发表文参加科研项目情况 20
9参考文献
91 国外文献
[1] oliver pencyclopedia of vernacular architecture of the worldlondoncambridge university press1997
[2]zaiyi liao methodology for forecasting residential energy demand in china an approach to technological impacts[d]hong kong polytechnic university
[3]skaratasoumsantamourisvgerosmodeling and predicting building’s energy use with artificial neural networksmethods and results[j]energy and buildings 38(XX)949–958
[4]aazadehsfghaderistarverdianmsaberiintegration of artificial neural networks and genetic algorithm to predict electrical energy consump
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博士开题报告——国建筑耗预测项目理方法研究分析
1研究背景意义
11研究背景
西方发达国家发展程中节制源直20世纪70年代石油幅度涨价世界济遭受源危机沉重击世界国家重视源问题源资源条件限制新源开发短期难缓解源供应紧张局面许国家注意力集中常规源节约节称煤炭石油天然气核外第五源西方发达国家规模开展建筑节已持续三十年高舒适度低耗住宅已十分普遍欧洲已成世界居住品质高科学区例法国1974年起分三步走法律形式正式规定采暖居住建筑节指标求1974年节251982年1989年分达节45601990年法国建筑耗已1984年占社会总耗42～45降低28法国政府持已完成40座中等城市旧房节改造然1974年法国住宅面积增加约14建筑耗没增长法国建筑节成巨
三十年西方发达国家建筑节容直断更新：初强调建筑节(energy saving in building)强调建筑中保持源减少热损失(energy conservation in building)世纪90年代重点提高建筑中源利率(building energy efficiency)进入21世纪建筑节题容建筑源持续性(energy sustainability in buildings)欧洲已出现极严格零耗住宅标准(zero heating standard)零co2排放标准(zero co2 standard)源标准(autonomous standard)已少数达述节标准居住建筑投入西方发达国家建筑节领域已遥遥领先
改革开放国源发展体三阶段：第阶段20世纪80年代初期中期国源供需关系表现总量失衡源供量短缺源发展围绕解决次源供应短缺问题进行第二阶段20世纪80年代期90年代中期国源发展进入解决电力短缺阶段然属补短阶段解决源供应短缺问题国家明确提出电力建设中心第三阶段19年半年国源需求需求总量继续增长时需求结构需求增长速度开始发生变化变化国源工业生产发展源济运行产生重影响阶段源供需矛盾基缓解情况国煤炭源生产消费结构带系列环境问题源济社会发展环境保护间协调逐渐显现出
建筑业耗户全社会总量2040消耗建筑建造程资料统计重庆建筑耗约占总耗20例高低反映国家区济发展水民生活水着国济腾飞生活水提高例正断攀升资源枯竭环境破坏等问题正困扰着类
建筑耗系统总源消费重组成部分源系统非线性复杂系统社会进步济发展科技进步宏观政策直接影响源系统运行相反源供求结构直接影响济结构社会发展环境变化着济特科学技术发展国民济部门间联系日趋复杂化建筑耗规模越越相互联系越越复杂国济发展正处转轨时期国源资源状况源结构国家国建筑节进行预测理分析方法研究尝试着综合运素定量预测方法系统全面进行科学预测样建筑耗预测理发展利
目录
目录 ii
1研究背景意义 1
11研究背景 1
12研究意义 2
121研究理意义 2
122 研究现实意义 2
2国建筑耗预测研究现状 3
21 国建筑耗现状 3
22 建筑耗预测研究现状 5
221 源消耗理 5
222国外源预测模型 6
223 国源预测模型 9
3文研究方案 11
31 研究拟达水预期成果 11
32 文拟采研究方法 11
4文研究容关键问题创新点 12
41 文研究容 12
42 文初步写作提纲 12
43 关键问题创新点 15
5文研究行性证技术路线 15
51 行性证 15
52 技术路线 16
6研究程中遇问题解决方案 16
61 拟解决问题困难 16
62 解决途径 17
7文工作计划时间进度安排 17
8科技查新结 17
9参考文献 17
91 国外文献 17
92 国文献 19
附录：攻读博士发表文参加科研项目情况 20
9参考文献
91 国外文献
[1] oliver pencyclopedia of vernacular architecture of the worldlondoncambridge university press1997
[2]zaiyi liao methodology for forecasting residential energy demand in china an approach to technological impacts[d]hong kong polytechnic university
[3]skaratasoumsantamourisvgerosmodeling and predicting building’s energy use with artificial neural networksmethods and results[j]energy and buildings 38(XX)949–958
[4]aazadehsfghaderistarverdianmsaberiintegration of artificial neural networks and genetic algorithm to predict electrical energy consump
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