李继伟，冯国会，徐 丽

(沈阳建筑大学市政与环境工程学院，辽宁 沈阳 110168)

能源消耗是温室气体排放增加和环境污染日益严重的主要原因之一，其中建筑能耗占能源消耗总量的35%以上[1]。20世纪70年代，欧美发达国家就开始了建筑能耗的研究，并制定了建筑节能标准[2-5]。我国的建筑能耗研究起步较晚，且数据缺失严重，因此，国内常用的研究手段主要有现场调研和计算机数值模拟。尤其是到了21世纪大量经典算法的出现，机器学习逐渐被应用于建筑能耗预测或影响因素的研究，如空间关系、建筑材料、环境因素与建筑能耗之间的关系[6-7]，建筑材料、建筑结构、建筑照明和外部气候条件对建筑能耗的影响[8-12]。目前用于建筑能耗预测的机器学习回归模型很多，但是针对建筑能耗预测的回归模型研究鲜有报道。而模型的选择直接影响建筑能耗预测的准确性，因此，笔者以香港地区的商用建筑为研究对象，选取13种常用于预测建筑能耗的回归模型，通过对模型预测性能的比较，获取建筑能耗预测的最优回归模型，为建筑能耗预测和能源供应的合理分配提供技术支持。

1 数据来源与处理

1.1 数据来源

建筑能耗通常受其自身特征、使用性能以及外界环境的影响。笔者采用网络信息收集的方式收集了物理参数、使用参数与环境参数。涉及的建筑样本来源于ESRI网站，该网站提供了1 923个商用建筑样本的能耗数据，具体参数名称与所属类型如表1所示。

表1 参数表Table 1 Features list