Swarm intelligence for energy-efficient heating, ventilation, and air conditioning (HVAC) systems: A case study in smart buildings
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
This research utilizes swarm intelligence algorithms—Particle Swarm Optimization (PSO), Ant Colony Optimization (ACO), and hybrid PSO-ACO-to optimize energy efficiency and thermal comfort in smart building HVAC systems. A thorough experimental analysis was done in a 500-kW cooling capacity smart building in 20 monitored temperature zones for 12 months. The hybrid PSO-ACO model performed the best energy savings of 28.9%, better than PSO (23.7%) and ACO (20.5%), and also saving 29.2% peak load demand. Thermal comfort analysis through Predicted Mean Vote (PMV) and Predicted Percentage of Dissatisfied (PPD) metrics showed better indoor conditions, with the hybrid model keeping room temperatures within ±0.8°C of the setpoint and bringing the PPD index down to 8.5%. Statistical validation through ANOVA and t-tests supported the energy and comfort gains with p-values always less than 0.05. The hybrid model also exhibited faster convergence, completing the optimization in 120 iterations, 20% faster than ACO. Economic analysis estimated annual cost savings of $12,000 for a 10,000 m 2 building with a return on investment within 2.5 years, while saving 35.2 metric tons of CO 2 emissions per year. The results illustrate the outstanding performance of hybrid swarm intelligence algorithms to improve HVAC efficiency and occupant comfort, a scalable and inexpensive solution for smart building management. Future research will utilize machine learning combined with swarm intelligence for adaptive and predictive HVAC control.
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.
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