Surrogate Modeling for Building Design: Energy and Cost Prediction Compared to Simulation-Based Methods
Notice bibliographique
Résumé
Designing energy-efficient buildings is essential for reducing global energy consumption and carbon emissions. However, traditional physics-based simulation models require substantial computational resources, detailed input data, and domain expertise. To address these limitations, this study investigates the use of three machine learning-based surrogate models—Random Forest (RF), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), and Multilayer Perceptron (MLP)—trained on a synthetic dataset of 2000 EnergyPlus-simulated building design scenarios to predict both energy use intensity (EUI) and cost estimates for midrise apartment buildings in the Toronto area. All three models exhibit strong predictive performance, with R2 values exceeding 0.9 for both EUI and cost. XGBoost achieves the best performance in cost prediction on the testing dataset with a root mean squared error (RMSE) of 5.13 CAD/m2, while MLP outperforms others in EUI prediction with a testing RMSE of 0.002 GJ/m2. In terms of computational efficiency, the surrogate models significantly outperform a physics-based simulation model, with MLP running approximately 340 times faster and XGBoost and RF achieving over 200 times speedup. This study also examines the effect of training dataset size on model performance, identifying a point of diminishing returns where further increases in data size yield minimal accuracy gains but substantially higher training times. To enhance model interpretability, SHapley Additive exPlanations (SHAP) analysis is used to quantify feature importance, revealing how different model types prioritize design parameters. A parametric design configuration analysis further evaluates the models’ sensitivity to changes in building envelope features. Overall, the findings demonstrate that machine learning-based surrogate models can serve as fast, accurate, and interpretable alternatives to traditional simulation methods, supporting efficient decision-making during early-stage building design.
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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».