摘要(Abstract)：
为了优化严寒地区既有城镇居住建筑的建筑能耗、建筑生命周期碳排放量和建筑生命周期成本，以辽宁省沈阳市典型城镇居住建筑的降本低碳改造为例，构建一种人工神经网络驱动的非支配排序遗传算法Ⅱ多目标优化技术框架；根据建筑能耗、建筑生命周期碳排放量及建筑生命周期成本计算公式，选取保温层材料类型、保温层厚度、窗户玻璃类型、遮阳板深度等8个参数作为优化变量，并利用人工神经网络驱动的非支配排序遗传算法Ⅱ优化求解目标函数公式得到帕累托解集；采用逼近理想解排序法寻求最终的多目标优化解决方案，并分析建筑能耗、建筑生命周期碳排放量、建筑生命周期成本3个优化目标的减少程度。结果表明，与基准建筑相比，选定的多目标优化解决方案的建筑能耗减少59.9%～61.7%,建筑生命周期碳排放量减少89.6%～91.7%,建筑生命周期成本减少44.5%～48.8%,严寒地区既有城镇居住建筑节能和降本低碳潜力很大，有必要对城镇居住建筑实施节能和降本低碳改造。
关键词(KeyWords)：居住建筑;降本低碳;人工神经网络;多目标优化;遗传算法
基金项目(Foundation):国家自然科学基金项目(52378063);; 辽宁省科学技术计划项目(2023-MSBA-102);; 东北大学基本科研业务费项目(N2311003)
作者(Author):山如黛,唐欢,赖婉玉,张九红,石铁矛
DOI:10.13349/j.cnki.jdxbn.20260312.002
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