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建筑能耗數據具有非平穩和非線性特征；單一預測模型很難對其進行精準預測；提出一種用于建筑能耗短期預測的新型混合模型；利用互補集合經驗模態分解方法(CEEMD)將波動性較大的能耗數據分解為一組本征模態函數和一個殘差序列；基于反向學習、差分進化算法并引入控制參數λ對鯨魚優化算法(WOA)進行改進；有效解決算法早熟收斂與陷入局部最優等的問題；提出改進算法UWOA(upgradedwhaleoptimizationalgorithm)；利用UWOA優化Elman神經網絡的權值與閾值；優化后的Elman神經網絡對本征模態函數和殘差序列進行預測并集成；得到能耗預測值；應用CEEMD-UWOA-Elman混合模型對上海某大型公共建筑能耗進行短期預測；結果顯示混合模型獲得很好的預測效果；
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