Comparative analysis of uncertainty characterization methods in urban building energy models in hot-arid regions
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 reliable building energy models at the urban scale is crucial for analyzing and optimizing the energy efficiency of cities. The bottom-up physics-based approach has been widely employed in Urban Building Energy Models (UBEMs). However, the uncertainty of input parameters can impact the reliability of UBEM simulation outputs, and very limited studies considered the uncertainty when developing archetype models for UBEMs. While UBEMs typically rely on a traditional deterministic approach, incorporating probabilistic methods can significantly enhance simulation accuracy by accounting for uncertain variables. Probabilistic methods involve characterizing key uncertainties in input data using Probability Distribution Functions (PDFs). Yet, the effect of using different PDF types on UBEM results is not adequately understood, and the literature often assumes uniform distribution. In this study, UBEM is characterized based on three methods. The deterministic approach is used to serve as a baseline, and two different PDF types are used to examine how PDFs impact simulation results when uncertain parameters are present in UBEMs. Latin Hypercube Sampling (LHS) is employed to propagate uncertainty in input parameters in UBEM. The study is conducted on a case study area of the Marina district of Lusail City, Qatar, characterized by a hot and arid climate.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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