ANN-Based Method for Urban Canopy Temperature Prediction and Building Energy Simulation with Urban Heat Island Effect in Consideration
Notice bibliographique
Résumé
The process of urbanization resulting from population growth is causing a transformation of natural landscapes into built environments, and contributing to a significant rise in air and surface temperatures in urban areas, resulting in what is known as the urban heat island (UHI). Ignoring the UHI effect and use of weather data from open fields and airport locations for energy and thermal comfort analysis can lead to over- and underestimation of heating and cooling loads, improper sizing of equipment, inefficiencies in the mechanical systems operation, and occupants’ thermal discomfort. There is a need for computationally efficient urban canopy temperature prediction models that account for the urban morphology and characteristics of the study area. This paper presents the development and application of an artificial neural network (ANN)-based method for generating hourly urban canopy temperature and local wind speed for energy simulation. It was used to predict the urban canopy temperature of a neighborhood in downtown Vancouver and the resulting building energy consumption and indoor temperature in a typical building in the area. The results showed that the UHI effect increased the total cooling energy demand by 23% and decreased the total heating energy consumption by 29%, resulting in an overall negative effect on the total energy demand of the building, which was 18% higher in the urban area. The UHI effect also increased the number of hours of indoor temperature above the cooling set point by 7.6%. The methodology can be applied to determine the urban canopy temperature of neighborhoods in different climate zones and determine the varying urban heat island effects associated with the locations.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».