Application of artificial neural network in the prediction of ambient temperature for a cloud-based smart dual fuel switching system
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This preliminary study is part of a bigger cloud-based smart dual fuel switching system (SDFSS) for hybrid heating, ventilation and air conditioning (HVAC) systems. The SDFSS being developed enables flexible and cost-optimized control between the natural gas furnace and air source heat pump (ASHP), allowing simultaneous reduction in energy costs and greenhouse gas (GHG) emissions. To meet the optimal energy consumption requirements and satisfaction of the residents, the employment of smart sensors and software are broadly used. The data regarding the outdoor temperature plays the most crucial role in operating and controlling the SDFSS optimally. This study introduces a novel approach to obtaining the outdoor temperature that could potentially replace smart sensors with a data-driven model utilizing weather station data at time resolutions of 2 minutes and 1 hour. In this work, a computer program was implemented under Matlab R2018a software. This study found that the artificial neural network (ANN) model was able to predict the outdoor temperature within 0.95 R error in average, demonstrating ANN to be a powerful tool in predicting outdoor temperature. Thus, the model proposed can be confidently implemented as an alternative to temperature sensors in automated systems, in hybrid energy systems or other energy systems requiring accurate ambient temperature measurements.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle