کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5482880 | 1522311 | 2017 | 13 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A review of artificial intelligence based building energy use prediction: Contrasting the capabilities of single and ensemble prediction models
ترجمه فارسی عنوان
بررسی هوش مصنوعی مبتنی بر پیش بینی استفاده از انرژی ساختمان: سازگار با قابلیت های مدل پیش بینی تک و گروه
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
DHCBSSBNBCARTLEWFFNNKNNBayesian combinationARIMAANFISARMAXDSRANNk-Nearest Neighbors - K نزدیک ترین همسایگانCase-based reasoning - استدلال مبتنی بر موردGenetic algorithm - الگوریتم ژنتیکDynamic selection - انتخاب پویاFeed forward neural network - تغذیه شبکه عصبی رو به جلوBlind source separation - تفکیک منبع کورDecision tree - درخت تصمیمAdaptive Network-based Fuzzy Inference System - سیستم استنتاج فازی مبتنی بر شبکه سازگار استArtificial Neural Network - شبکه عصبی مصنوعیClassification and regression tree - طبقه بندی و درخت رگرسیونGeneralized linear model - مدل خطی تعمیمیافتهAutoregressive Integrated Moving Average - میانگین متحرک متحرک AutoregressiveCHAID - چای
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی انرژی
انرژی های تجدید پذیر، توسعه پایدار و محیط زیست
چکیده انگلیسی
Building energy use prediction plays an important role in building energy management and conservation as it can help us to evaluate building energy efficiency, conduct building commissioning, and detect and diagnose building system faults. Building energy prediction can be broadly classified into engineering, Artificial Intelligence (AI) based, and hybrid approaches. While engineering and hybrid approaches use thermodynamic equations to estimate energy use, the AI-based approach uses historical data to predict future energy use under constraints. Owing to the ease of use and adaptability to seek optimal solutions in a rapid manner, the AI-based approach has gained popularity in recent years. For this reason and to discuss recent developments in the AI-based approaches for building energy use prediction, this paper conducts an in-depth review of single AI-based methods such as multiple linear regression, artificial neural networks, and support vector regression, and ensemble prediction method that, by combining multiple single AI-based prediction models improves the prediction accuracy manifold. This paper elaborates the principles, applications, advantages and limitations of these AI-based prediction methods and concludes with a discussion on the future directions of the research on AI-based methods for building energy use prediction.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Renewable and Sustainable Energy Reviews - Volume 75, August 2017, Pages 796-808
Journal: Renewable and Sustainable Energy Reviews - Volume 75, August 2017, Pages 796-808
نویسندگان
Zeyu Wang, Ravi S. Srinivasan,