Applicability of Deep Learning Algorithms for Predicting Indoor Temperatures: Towards the Development of Digital Twin HVAC Systems
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
The development of digital twins leads to the pathway toward intelligent buildings. Today, the overwhelming rate of data in buildings carries a high amount of information that can provide an opportunity for a digital representation of the buildings and energy optimization strategies in the Heating, Ventilation, and Air Conditioning (HVAC) systems. To implement a successful energy management strategy in a building, a data-driven approach should accurately forecast the HVAC features, in particular the indoor temperatures. Accurate predictions not only increase thermal comfort levels, but also play a crucial role in saving energy consumption. This study aims to investigate the capabilities of data-driven approaches and the development of a model for predicting indoor temperatures. A case study of an educational building is considered to forecast indoor temperatures using machine learning and deep learning algorithms. The algorithms’ performance is evaluated and compared. The important model parameters are sorted out before choosing the best architecture. Considering real data, prediction models are created for indoor temperatures. The results reveal that all the investigated models are successful in predicting indoor temperatures. Hence, the proposed deep neural network model obtained the highest accuracy with an average RMSE of 0.16 °C, which renders it the best candidate for the development of a digital twin.
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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