Novel Neural Network Optimized by Electrostatic Discharge Algorithm for Modification of Buildings Energy Performance
Notice bibliographique
Résumé
Proper analysis of building energy performance requires selecting appropriate models for handling complicated calculations. Machine learning has recently emerged as a promising effective solution for solving this problem. The present study proposes a novel integrative machine learning model for predicting two energy parameters of residential buildings, namely annual thermal energy demand (DThE) and annual weighted average discomfort degree-hours (HDD). The model is a feed-forward neural network (FFNN) that is optimized via the electrostatic discharge algorithm (ESDA) for analyzing the building characteristics and finding their optimal contribution to the DThE and HDD. According to the results, the proposed algorithm is an effective double-target model that can predict the required parameters with superior accuracy. Moreover, to further verify the efficiency of the ESDA, this algorithm was compared with three similar optimization techniques, namely atom search optimization (ASO), future search algorithm (FSA), and satin bowerbird optimization (SBO). Considering the Pearson correlation indices 0.995 and 0.997 (for the DThE and HDD, respectively) obtained for the ESDA-FFNN versus 0.992 and 0.938 for ASO-FFNN, 0.926 and 0.895 for FSA-FFNN, and 0.994 and 0.995 for SBO-FFNN, the ESDA provided higher accuracy of training. Subsequently, by collecting the weights and biases of the optimized FFNN, two formulas were developed for easier computation of the DThE and HDD in new cases. It is posited that building engineers and energy experts could consider the use of ESDA-FFNN along with the proposed new formulas for investigating the energy performance in residential buildings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».