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基于无人机红外与机器学习的城市商业建筑能耗异常检测及性能优化
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作者：张敏、吴丹、周伟、郑凯 摘要：针对城市商业建筑能耗异常难以及时发现、性能优化缺乏数据支撑的问题，提出融合无人机红外热成像与机器学习的方法。首先利用无人机同步采集商业建筑屋顶/外墙的红外热数据与可见光纹理数据，通过U-Net网络分割出热工缺陷区域（如隔热层破损）；再结合随机森林机器学习模型，融合气象数据（温度、湿度）、能耗监测数据，建立“红外特征-能耗异常”预测模型；最后以广州10栋商业综合体为案例，结果表明该方法可提前3个月预警能耗异常（准确率达85%），优化后单栋建筑夏季空调能耗降低15%，实现了城市级商业建筑性能与能耗的协同优化。 |
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(2025-6-4)
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