Electricity Consumption (kW) Forecast for a Building of Interest Based on a Time Series Nonlinear Regression Model
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Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the relationship between a building's past energy consumption and the outdoor temperature and predicts the next day's energy consumption using a refined time series model. Maintaining optimal indoor temperatures relative to outdoor temperatures determines a building's HVAC demand and, thus, energy consumption. We want to determine how outdoor temperature and other factors determine this consumption. With increasing urbanization and energy demand, it is important to understand building energy consumption, especially in terms of its impact on the environment. Previous research has shown the link between electricity consumption and external environmental factors and highlighted energy optimization's importance in urban structures. As cities become large energy consumers, studies point to the need to understand energy use patterns on a regional and temporal scale. For accurate energy forecasts, data becomes the linchpin. Time series—data points arranged in chronological intervals—are foundational in predictive modeling. Due to buildings' intricate electricity consumption patterns, traditional linear forecasting often falls short. Enter nonlinear regression models: These complex models are apt for mapping and predicting nonlinear data trends. Notwithstanding their advantages, they come with challenges, primarily the high-frequency data influx from smart meters and IoT devices. But their potential benefits - from cost savings to efficient energy management - are significant. In a world caught between urban expansion and ecological preservation, efficient energy management is crucial. Accurate energy forecasting, especially for buildings, combines technological advances, statistical acumen and environmental imperatives. Understanding building energy consumption using sophisticated nonlinear regression models is evolving from an academic goal to a global necessity.
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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