Surrogatmodeller är en viktig del av att bygga energimärkningsprogram, men hittills har dessa modeller 11 fortfarande låg noggrannhet, särskilt i kyldominerade klimat. Syftet med denna studie är att 12 utvärdera genomförbarheten av att använda artificiella neurala nätverk (ANN) för att förbättra noggrannheten av surrogat 13 modeller för märkningsändamål. ANN tillämpas för att modellera byggnadsbeståndet i en stad i Brasilien, baserat på 14 resultat av omfattande simuleringar med hjälp av högupplösta byggenergisimuleringsprogram 15 EnergyPlus. Känslighets- och osäkerhetsanalys gjordes för att utvärdera beteendet hos modellen ANN 16, och variationerna i bästa och sämsta prestanda för flera typologier analyserades mot bakgrund av 17 variationer i indataparametrar och byggnadsegenskaper. Resultaten visar att ANN kan representera den 18 interaktionen mellan indata och utdata i ett stort och varierat byggnadsbestånd, med fel på ± 16 % för en 19-konfidensnivå på 90 % av fallen. Känslighetsanalys visar att ingen enskild indataparameter kan identifieras som huvudansvarig för byggnadens energiprestanda. Osäkerhet i byggnadsanvändning 21 spelar en viktig roll för byggnadens energiprestanda, samt fasadområdet och skal-till-golvet. 22 Resultaten av detta arbete kan ha en djupgående inverkan eftersom ANN kan tillämpas i framtiden i regel 23 i många andra länder, med ytterligare inverkan på energiförbrukningen och livskvaliteten för stora mängder 24 personer. 25 26 Nyckelord: artificiella neurala nätverk, bygga energi simulering, surrogat modell, låg upplösning 27 modell, reglering, märkning, Latin Hypercube metod. 28 29 Melo, A.P., Cóstola, D., Lamberts, R. & Hensen, J.L.M. Kommissionens genomförandeförordning (EU) nr 668/2014 av den 13 juni 2014 om tillämpningsföreskrifter för Europaparlamentets och rådets förordning (EU) nr 1151/2012 om kvalitetsordningar för jordbruksprodukter och livsmedel (EUT L 179, 19.6.2014, s. 1). "Utveckling av surrogatmodeller med hjälp av artificiella neurala nätverk för att bygga skal energimärkning", energipolitik, vol. för användning vid tillverkning av produkter enligt nr 8528 [1]
Melo m.fl. REF använder ANN för att förbättra noggrannheten hos surrogatmodeller för märkningsändamål, baserat på simuleringsresultat.
Development of surrogate models using artificial neural network for building shell energy labelling
{'venue': None, 'journal': 'Energy Policy', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}