I detta dokument har vi föreslagit en metod för att förutsäga energiförbrukningen i bostadsbyggnader. Den föreslagna metoden består av fyra olika skikt, nämligen datainsamling, förbehandling, förutsägelse och utvärdering av prestanda. För experimentell analys har vi samlat in verkliga data från fyra flervåningshus. De insamlade uppgifterna tillhandahålls som indata för förvärvsskiktet. I förbehandlingsskiktet användes flera system för datarening och förbehandling för att avlägsna avvikelser från uppgifterna. I förutsägelselagret har vi använt den djupa extrema inlärningsmaskinen (DELM) för att förutsäga energiförbrukningen. Dessutom har vi också använt adaptiv neuro-fuzzy inference system (ANFIS) och artificiella neurala nätverk (ANN) i förutsägelseskiktet. I DELM olika antal dolda lager, olika dolda neuroner, och olika typer av aktiveringsfunktioner har använts för att uppnå den optimala strukturen av DELM för energiförbrukning förutsägelse. På samma sätt, i ANN, har vi använt en annan kombination av dolda neuroner med olika typer av aktiveringsfunktioner för att få den optimala strukturen av ANN. För att få den optimala strukturen av ANFIS har vi anställt ett annat antal och typ av medlemsfunktioner. I prestandautvärderingsskiktet för den jämförande analysen av tre förutsägelsealgoritmer har vi använt det genomsnittliga absoluta felet (MAE), rotmedelvärdet kvadratfel (RMSE) och det genomsnittliga absoluta procentfelet (MAPE). Resultaten visar att DELM:s prestanda är mycket bättre än ANN och ANFIS för en veckas och en månads energiförutsägelse per timme på de givna uppgifterna.
Fayaz och Kim i REF använde en djup extrem inlärningsmaskin för att förutsäga energiförbrukningen i smarta hem.
A Prediction Methodology of Energy Consumption Based on Deep Extreme Learning Machine and Comparative Analysis in Residential Buildings
{'venue': None, 'journal': 'Electronics', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}