美举行建筑物能量预测大赛

【英国《新科学家》周刊８月２８日一期文章】题：物理学家找到控制大楼温度的最好办法
由于２００多年前一个英国牧师所做的工作，我们朝着能自动控制室内温度，照明、甚至维修保养的灵敏建筑物可能靠近了一步。
１７６３年发表的托马斯贝斯定理为预测相关事件发生的或然率提供了一种统计学方法。最近，一个人工神经网络即一个模仿脑工作方式的计算机系统利用这条定理在对一幢指定建筑物的能量消耗进行预测的国际比赛中获胜。这场名为“能量预测大赛”的比赛是于今年６月在佐治亚州亚特兰大举行的，组织者为美国供暖、制冷和空调工程师协会。
作为指导，组织者向２１个参赛者提供了有关得克萨斯州一幢４层楼建筑的资料，这些资料包括大楼２个月来的外部气温、风速、湿度和日照水平以及前４个月的电和冷热水消耗情况。剑桥大学卡文迪什实验室的一位物理学家戴维麦凯设计的系统获得了冠军，它预测的该楼能量需要精确度误差在１０％以内。获亚军的系统预测误差为１５％。
麦凯运用贝斯的定理找到了使误差减少到最小限度的最佳办法并因此而使他的神经网络中的数据权重定得比竞争对手更准确。他发现，该楼供暖所需的热水数量主要取决于当年时间和外部气温。当日时间、日照量、风速以及该楼是否有人使用也对其有重要影响。过去７２小时的平均湿度也是一个影响因素——但当时湿度水平不是影响因素。这样一些方法可能导致灵敏建筑物的出现，这种建筑物能对传感器提供的信息做出反应，从而控制它们自己的供暖情况。