Sammanfattning av denna webbsida: Prognos om byggnadsenergiförbrukning spelar en viktig roll för att förbättra energiutnyttjandet genom att hjälpa byggherrar att fatta bättre beslut. Men som ett resultat av slumpmässighet och bullriga störningar, är det inte en lätt uppgift att inse exakt förutsägelse av byggnadsenergiförbrukningen. För att uppnå bättre exakthet i prognoserna om energiförbrukningen presenteras i detta dokument ett extremt djupt lärande. Det föreslagna tillvägagångssättet kombinerar staplade autokodrar (SAEs) med den extrema inlärningsmaskinen (ELM) för att dra nytta av sina respektive egenskaper. I detta föreslagna tillvägagångssätt används SAE för att extrahera egenskaperna byggnadsenergiförbrukning, medan ELM används som en prediktor för att få korrekta förutsägelseresultat. För att bestämma indatavariablerna i den extrema djupt lärande modellen, den partiella autokorrelationsanalysmetoden används. Dessutom, för att undersöka resultaten av den föreslagna metoden, det jämförs med några populära maskininlärningsmetoder, såsom den bakåtutbredande neurala nätverket (BPN), stödja vektor regression (SVR), den generaliserade radial bas funktion neurala nätverket (GRBFNN) och multipel linjär regression (MLR). Experimentella resultat visar att den föreslagna metoden har bästa förutsägelseprestanda i olika fall av byggnadsenergiförbrukning.
Författarna i REF tillämpar kombinationen av staplade autokodrar (SAEs) och en extrem inlärningsmaskin (ELM) för att utveckla modellprognoser med hjälp av aggregeringsdata.
Building Energy Consumption Prediction: An Extreme Deep Learning Approach
{'venue': None, 'journal': 'Energies', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}