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Enregistrement W4385517709 · doi:10.1016/j.rser.2023.113558

State-of-the-art review of occupant behavior modeling and implementation in building performance simulation

2023· article· en· W4385517709 sur OpenAlexafffund
Omar Z. Ahmed, Nurettin Sezer, Mohamed Ouf, Liangzhu Wang, Ibrahim Hassan

Notice bibliographique

RevueRenewable and Sustainable Energy Reviews · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaQatar National Research FundFonds National de la Recherche LuxembourgQatar Foundation
Mots-clésState (computer science)Computer scienceArchitectural engineeringEngineeringProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Occupant Behavior (OB) is one of the major drivers of building energy consumption. However, OB is usually oversimplified in Building Performance Simulation (BPS), resulting in a significant performance gap between actual and simulated building energy use. Thus, understanding the true nature of OB and its accurate representation within BPS is crucial. Despite the existence of many review articles that focus on several aspects of OB, the vast majority of reviews are centered on a specific aspect of OB modeling, scattering the main findings among various studies. The literature still lacks a comprehensive review that compiles and analyzes the recent studies on each stage of OB such as data collection and analysis, modeling, integration of OB models into BPS, validation, and presentation of the data in a suitable format. To this end, the present review summarizes, compiles, and analyzes the recent literature on every aspect of OB in BPS, and presents an up-to-date evaluation of the multiple facets of OB modeling in BPS. It aims to present the development and implementation steps of the OB model within BPS tools. A general outline characterizing the recommended workflow for modeling OB in BPS is described. A brief categorization of data collection methods used in OB modeling is presented. Common quantitative OB modeling approaches in BPS i.e., Stochastic, Statistical, Data mining, and Agent-based methods, are elucidated. The main applications, advantages, and limitations of each model are discussed. The available literature on the influence of different OB patterns and occupants’ interaction with building systems, such as cooling, lighting, shading, and appliances, on building energy performance is evaluated. In brief, this study provides an up-to-date review of OB in BPS, offering valuable insights to both academic researchers and industrial professionals to aid them in choosing and adopting correct strategies to accurately model OB and incorporate it into available BPS tools.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations59
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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