کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
245009 | 501965 | 2009 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Applying support vector machine to predict hourly cooling load in the building
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی انرژی
مهندسی انرژی و فناوری های برق
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
In this paper, support vector machine (SVM) is used to predict hourly building cooling load. The hourly building cooling load prediction model based on SVM has been established, and applied to an office building in Guangzhou, China. The simulation results demonstrate that the SVM method can achieve better accuracy and generalization than the traditional back-propagation (BP) neural network model, and it is effective for building cooling load prediction.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Applied Energy - Volume 86, Issue 10, October 2009, Pages 2249–2256
Journal: Applied Energy - Volume 86, Issue 10, October 2009, Pages 2249–2256
نویسندگان
Qiong Li, Qinglin Meng, Jiejin Cai, Hiroshi Yoshino, Akashi Mochida,