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建筑室外温度计算模型的基本理论与方法

前言

数据驱动模型依赖于大量的历史气象数据和实时传感器数据，通过机器学习和人工智能技术进行预测。常见的算法包括支持向量机、神经网络等，这些方法可以自动从数据中提取规律，进行高效的温度预测与模拟。数据驱动模型具有良好的适应性和较高的计算效率，尤其适用于大规模、动态变化的环境。

风速与风向对建筑室外温度的影响表现在热量的传输与交换上。较高的风速有助于加速热量的交换和散发，从而降低空气温度。风向的变化则影响不同方向的热流动态，进而影响建筑表面温度和空气流动的方式。在室外温度计算中，风速与风向的模型通常依赖于流体动