I detta dokument redovisas utvecklingen av en prediktiv modell för efterfrågan på byggnadsenergi baserad på beslutsträdsmetoden. Den utvecklade modellen uppskattar byggnadsenergiindex på ett snabbt och enkelt sätt. Denna metod är lämplig för att klassificera och förutsäga kategoriska variabler: dess konkurrensfördel jämfört med andra allmänt använda modelleringsmetoder, såsom regressionsmetod och ANN-metod, ligger i förmågan att generera exakta prediktiva modeller med tolkningsbara flödesdiagram-liknande trädstrukturer som gör det möjligt för användare att snabbt extrahera användbar information. För att visa dess tillämplighet används metoden för att uppskatta energiprestandaindex för bostadsbyggnader genom att modellera energiförbrukningsnivåer (EUI) (höga eller låga). Resultaten visar att användningen av beslutsträdsmetoden kan klassificera och förutsäga efterfrågan på byggnadsenergi korrekt (93 % för utbildningsdata och 92 % för testdata), identifiera och rangordna betydande faktorer för att bygga EUI automatiskt. Metoden kan ge en kombination av betydande faktorer och de tröskelvärden som kommer att leda till höga byggnaders energiprestanda. Dessutom kan det genomsnittliga EUI-värdet för dataposter i varje klassificerade dataundergrupper användas som referens vid förutsägelser. Resultaten av denna metod skulle kunna vara till stor nytta för arkitekter, byggnadsdesigners och ägare i byggnadskonstruktions- och driftsfasen. En avgörande fördel är att förbättra byggnaders energiprestanda och minska energiförbrukningen. En annan fördel med denna metod är att den kan användas av användare utan att kräva mycket beräkning kunskap. Energiförbrukning, modellering, beslutsträd, klassificeringsanalys. Det har funnits en växande oro för den totala byggnadsenergiförbrukningen, som är en betydande användare av energi över hela världen. Med stigande levnadsstandard har dessutom energiförbrukningen i hela världen ökat avsevärt under de senaste årtiondena. Från 1994 till 2004 har exempelvis energiförbrukningen i Europa och Nordamerika ökat med 1,5 % respektive 1,9 % per år [1]. Den kinesiska byggnadsenergiförbrukningen har ökat med mer än 10 % per år under de senaste 20 åren [2]. Den höga byggnadsenergiförbrukningen och den stadiga ökningen av efterfrågan på byggnadsenergi gör det nödvändigt att utforma energieffektiva byggnader och förbättra deras energiprestanda. I praktiken av energieffektiv byggnadsdesign måste arkitekter och byggnadsdesigners ofta identifiera vilka parametrar som kommer att påverka framtida efterfrågan på byggnadsenergi avsevärt. Dessutom, baserat på olika kombinationer av dessa parametrar samt deras värden, förväntar sig arkitekter och byggnadsdesigners vanligtvis att hitta en enkel och tillförlitlig metod för att snabbt uppskatta byggnadsenergiprestandan så att de kan optimera sina byggnadsdesignplaner. Byggenergisimuleringsverktyg har använts för att prognostisera och analysera byggnadsenergiförbrukning och beskriva byggnadsenergianvändningsmönster, för att gynna utformning och drift av energieffektiva byggnader. Under de senaste åren har det gjorts många studier på att bygga energiefterfrågan modellering och flera metoder användes, såsom traditionella regressionsmetoder [3] [4], artificiella neurala nätverk (ANN) metoder [5] [6] [7], och bygga simuleringsmetoder [8] [9], etc. Genom statistiska metoder och regressionsekvationer korrelerar regressionsmodeller byggnadsenergiefterfrågan med relevanta klimatvariabler och/eller fysiska variabler för att förutsäga energiefterfrågan. Den största fördelen med regressionsmodeller är att de är jämförelsevis enkla och effektiva. ANN-modellen kan också förutsäga byggnadens termiska prestanda och dess grund bygger på att efterlikna strukturen och egenskaperna hos biologiska neurala nätverk. Den största styrkan hos ANN-modeller i jämförelse med andra modeller ligger i deras förmåga att modellera komplexa relationer mellan in- och utgångar. Dessa två metoder har framgångsrikt använts för att förutsäga efterfrågan på byggnadsenergi. Med tanke på regressionsmodellerna är dock normalt komplicerade ekvationer och ANN-modeller fungerar som en "svart låda", därför är de modeller som utvecklats med dessa metoder inte begripliga och kan tolkas särskilt för vanliga användare utan avancerad matematisk kunskap. Detta gör det svårt att vara ett vanligt prediktivt verktyg. Dessutom har fokus i dessa studier främst legat på förutsägelser om energianvändning i befintliga byggnader (t.ex. Förutse uppvärmning/kylningsbelastning per timme för en viss typ av byggnad), medan förutsägelsen om energianvändning för nydesignade byggnader, som också är mycket viktig för arkitekter och byggnadsdesigners att fatta rationella beslut i det tidiga skedet av utformning och drift, sällan genomförs. Byggsimulering gör det möjligt att förutsäga byggnaders energiprestanda under olika förhållanden. Denna metod fungerar dock inte bra när det gäller att förutsäga energianvändningen för ockuperade byggnader jämfört med icke-bebodda byggnader på grund av bristen på tillräcklig kunskap om boendes beteende. Dessutom har ansökan
Beslut trädbaserade metoder användes av Yu et al. REF för att förutsäga energiförbrukning.
A decision tree method for building energy demand modeling
{'venue': None, 'journal': 'Energy and Buildings', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}