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报告介绍了建筑环境中的数字孪生概念。报告指出，数据和以这些数据为基础的模型对于构建数字孪生至关重要。根据建模方法，模型分为白盒、灰盒和黑盒模型，根据建模问题，分为正向和反向模型。报告解释了这些模型中的每一个，以阐明如何根据可用数据和要实现的目标类型选择模型。目标可以是性能预测、参数估计、控制、优化和故障检测和诊断。报告的下一部分简要介绍了参数估计模型。参数估计模型本质上是灰盒模型。它们在做出改造决策时很有用，因为它们有助于描述现有房屋的特征，并检查拟议改造方案的有效性。报告阐明了数据选择和热网络配置选择如何影响估计参数。它还进一步解释了为什么需要详细测量来验证参数估计模型。报告的最后一部分简要描述了行为模型、实施这些模型的挑战以及将它们纳入其中以缩小性能差距的重要性。该报告包括来自科学文献的几个行为模型示例，重点介绍了所使用的数据、建模方法和居住者行为研究
数字孪生、模型和参数估计简介
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