Forecasting the electricity usage in single-family housings of a case study via kho-kho optimization algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nowadays, the consumption of energy has increased on an unprecedented scale, so it is of primary importance to forecast energy use via designing energy usage simulation systems. The challenge of energy management within buildings can have implications for energy management at a broader scale (national power grid). Furthermore, the application of various algorithms may enhance the comprehension of these dynamics. In this paper, a kho-kho-based Optimization Algorithm Numerical Moment Matching (kho-kho-NMM) method is employed for predicting the electricity usage in a set of single-family dwellings using the key features. Hence, for the residences that illustrate the systematic characteristics of the database, a group of indices including their correlated weights is obtained. The DesignBuilder software is used for developing the modeling of energy. By integrating these procedures, the buildings’ energy performance is evaluated in a case study, Toronto in Iowa. This method is able to be employed for making a small set of usual dwellings in order to demonstrate the energy performance in a far larger set of residences. A significant aspect of this research is its concentrated examination of private housing databases, positing that there are fundamental differences in energy consumption behaviors between residential and commercial structures. This can lead to identifying systematic relationships and reduces the complexity of calculations by focusing on a limited set of specialized housing types for energy behavior analysis within extensive datasets. The outcomes depict that the forecasted electricity usage within a year is 10,315 kWh being in 4% of the experimental data. What is more, the mean bias error (MBE) of the forecasted electricity usage over a month is 2.2% and the Deviation Constant with residuals (the Root Mean Square Error (DC-RMSE)) is 10.6%. Overall, the research findings can result in achieving a a methodology under virtually less calculation that can result in the outcomes’ conserved efficacy whenever the computing period and cost are decreasing.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».