利用机器学习预测，以地球观测微气候数据增强基于模拟的建筑能耗模型：框架构建
A Framework for Augmenting Simulation-Based Building Energy Models with Earth Observational Microclimate Data Using Machine Learning Predictions
发表于 2026年6月23日 · 收录于雷达 2026年11月5日
中文摘要
研究提出一种可扩展的自下而上框架，将EnergyPlus模拟结果与地球观测及城市形态数据结合，并利用机器学习改进洛杉矶建筑能耗预测。结果显示，TMYx站点的城市形态指标与实际环境存在明显偏差；模型生成的住宅能耗热力图呈现街区差异，地表温度是重要预测因子。