A Comprehensive Review of Machine Learning Approaches for Decarbonisation, Energy Efficiency and Management in the UK Building Sector
Notice bibliographique
Résumé
This review examines the role of machine learning (ML) techniques in advancing building energy management and decarbonisa-tion efforts within the UK building sector. Through a comprehensive analysis of recent literature, the paper evaluates various MLapproaches—including supervised, unsupervised, and reinforcement learning—and their applications in energy consumptionprediction, HVAC optimisation, and renewable energy integration. The review identifies significant advancements in predictivemodelling and system optimisation, with case studies demonstrating energy savings of up to 75% through ML-enhancedmanagement systems. Key challenges including data quality, model interpretability, and system integration are analysed,alongside emerging solutions. The findings indicate that while ML technologies offer substantial potential for improving buildingenergy efficiency, their successful implementation requires standardized frameworks and enhanced data collection practices.The paper concludes with recommendations for policymakers, building managers, and researchers to facilitate wider adoptionof ML solutions in building energy management. (PDF) A Comprehensive Review of Machine Learning Approaches for Decarbonisation, Energy Efficiency and Management in the UK Building Sector. Available from: https://storage.pardot.com/698403/1751971369183N9jE6/195___Arash_Izadpanah_paper.pdf[accessed Aug 28 2025].
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».