为构建符合既有建筑节能改造复杂特点的决策模型，提高改造决策效率效果，本研究的主要工作和成果包括：①引入了基于知识挖掘的智能决策方法，围绕既有建筑节能改造的知识需求和多阶段决策特征，构建了“从单体到组合，从静态到动态”的既有建筑节能改造智能决策模型；②构建了包含301个优秀既有建筑节能改造方案和167个新建绿色建筑节能方案的案例库，比较分析了多机器学习算法的特征重要性和样本贡献度，提出了基于增强决策树（XGboost）算法和随机森林算法（RF）的可支持建筑单体改造方案决策方法；③构建了以建筑单体改造策略为条件变量，以改造总面积、改造总成本及改造标准等为决策目标约束的既有建筑组合决策框架，提出了与建筑单体决策协调整合的可支持建筑组合改造规划决策方法；④整合节能改造长周期影响的气候变化因素，提出了可支持气温特征数据变化的既有建筑动态决策方法，通过动静态比较明确了气候变化对决策的影响；⑤开展了建筑单体和组合的改造决策支持模型验证研究，明确了决策支持的有效性和决策结果差异的原因。

第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 研究目标及框架
1.4 研究方法
第2章 模型框架、决策要素和决策过程
2.1 研究范围
2.2 模型框架
2.3 决策条件属性
2.4 决策目标
2.5 决策约束
2.6 决策过程
2.7 本章小结
第3章 建筑单体改造策略决策方法
3.1 算法选择
3.2 数据预处理与案例库构建
3.3 围护结构与HVAC决策支持模型训练及调整
3.4 可再生能源决策支持模型训练及调整
3.5 本章小结
第4章 建筑组合改造规划决策方法
4.1 围护结构及HVAC系统目标决策模型
4.2 可再生能源系统目标决策模型
4.3 本章小结
第5章 考虑气候动态性的改造决策方法
5.1 考虑气候动态性的改造决策框架
5.2 气候变化数据
5.3 气候变化对改造策略的影响分析
5.4 本章小结
第6章 决策模型验证
6.1 建筑单体改造策略决策
6.2 区域级建筑组合改造规划决策
6.3 考虑气候动态性的改造决策
6.4 本章小结
第7章 总结
7.1 主要工作
7.2 研究创新点
7.3 局限性及展望
参考文献