Abstract-I detta dokument presenteras nya statistiska funktioner baserade tillvägagångssätt (SFBA) för timlig energiförbrukning förutsägelse med hjälp av Multi-Layer Perceptron. Modellen består av fyra steg: datainsamling, förbehandling av data, extrahering av funktioner och förutsägelse. I datahämtningsstadiet har historiska energidata som förbrukas varje timme hämtats från databasen. Under förbehandlingen av uppgifter har filter använts för att göra uppgifterna mer lämpliga för vidare bearbetning. I funktionen extraktion stadium, medelvärde, varians, skevhet, och kurtos extraheras. Slutligen har Multi-Layer Perceptron använts för förutsägelse. För experiment med MultiLayer Perceptron med olika träningsalgoritmer utformades en slutmodell av nätverket där den skalade konjugerade lutningen (trainscg) användes som en nätverksträningsfunktion, tangent sigmoid (Tansig) som en dold lageröverföringsfunktion och linjär funktion som en överföringsfunktion för utgående lager. För prognoser om energiförbrukningen per timme har totalt sex veckors uppgifter om tio bostadsbyggnader använts. För att utvärdera den föreslagna metodens prestanda, medelvärde av det absoluta felet (MAE), medelvärde av fyrkantigt fel (MSE) och Root Mean Squared Error (RMSE), gjordes utvärderingsmätningar.
Wahid et al., i REF har föreslagit en timvis energiförbrukning förutsägelse metod med hjälp av en multi-lager perceptron.
Statistical Features Based Approach (SFBA) for Hourly Energy Consumption Prediction Using Neural Network
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Information Technology and Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}