Energin anses vara den dyraste och mest knappa resursen, och efterfrågan på den ökar dagligen. Globalt sett förbrukas en betydande mängd energi i bostadsbyggnader, dvs. 30–40 % av den totala energiförbrukningen. Ett aktivt energiförutsägelsesystem är mycket önskvärt för effektiv energiproduktion och användning. I detta dokument har vi föreslagit en metod för att förutsäga kortsiktig energiförbrukning i ett bostadshus. Den föreslagna metoden bestod av fyra olika skikt, nämligen datainsamling, förbehandling, förutsägelse och utvärdering av prestanda. För experimentell analys har verkliga data som samlats in från 4 flervåningshus i Seoul, Sydkorea, använts. De insamlade uppgifterna tillhandahålls som indata till datainhämtningsskiktet. I förbehandlingsskiktet därefter tillämpas flera system för datarengöring och förbehandling av data för att avlägsna avvikelser. Förbehandling bestod vidare av två processer, nämligen beräkning av statistiska ögonblick (medel, varians, skevhet, och kurtos) och data normalisering. I förutsägelseskiktet har feed framåt bakåtutbredning neurala nätverk använts på normaliserade data och data med statistiska ögonblick. I prestandautvärderingsskiktet har det genomsnittliga absoluta felet (MAE), det genomsnittliga absoluta procentfelet (MAPE) och det grundläggande medelvärdet av kvadratfelet (RMSE) använts för att mäta den föreslagna metodens resultat. Genomsnittsvärdena för data med statistiska moment av MAE, MAPE och RMSE är 4.3266, 11.9617 respektive 5.4625. Dessa värden av de statistiska måtten för data med statistiska moment är mindre jämfört med enkla data och normaliserade data som indikerar att prestandan av feed framåt bakåtutbredning neurala nätverk (FFBPN) på data med statistiska ögonblick är bättre jämfört med enkla data och normaliserade data.
Fayaz m.fl. REF beskriver en metod och fallstudie för förutsägelse av hushållens energiförbrukning med hjälp av feed-forward back-propagation neurala nätverk.
A Framework for Prediction of Household Energy Consumption Using Feed Forward Back Propagation Neural Network
{'venue': 'Technologies', 'journal': 'Technologies', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}