A platform for research: civil engineering, architecture and urbanism
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Uma comparação de técnicas de aprendizado de máquina para a previsão de cargas energéticas em edifícios
Resumo Métodos de aprendizagem de máquina podem ser usados para auxiliar o projeto de edifícios energeticamente eficientes, reduzindo cargas de energia enquanto se mantém a temperatura interna desejada. Eles operam estimando uma resposta a partir de um conjunto de entradas tais como a geometria do edifício, propriedades do material, custos do projeto, condições do tempo no local e impacto ambiental. Esses métodos requerem uma fase de treinamento que considera uma base de dados construída a partir de variáveis selecionadas no domínio do problema. Este trabalho avalia o desempenho de quatro métodos de aprendizado de máquina na predição de cargas de resfriamento e aquecimento de edifícios residenciais. A base de dados do treinamento consiste de oito variáveis de entrada e duas variáveis de saída, todas derivadas de projetos de edifícios. Os métodos foram selecionados de acordo com uma pesquisa exaustiva e ajustados por uma estratégia com validação cruzada. Para a avaliação foram usadas quatro medidas estatísticas de desempenho e um índice de sintetização e resultados. Essa estratégia resultou em algoritmos com parâmetros otimizados e permitiu obter resultados competitivos com os apresentados na literatura.
Uma comparação de técnicas de aprendizado de máquina para a previsão de cargas energéticas em edifícios
Resumo Métodos de aprendizagem de máquina podem ser usados para auxiliar o projeto de edifícios energeticamente eficientes, reduzindo cargas de energia enquanto se mantém a temperatura interna desejada. Eles operam estimando uma resposta a partir de um conjunto de entradas tais como a geometria do edifício, propriedades do material, custos do projeto, condições do tempo no local e impacto ambiental. Esses métodos requerem uma fase de treinamento que considera uma base de dados construída a partir de variáveis selecionadas no domínio do problema. Este trabalho avalia o desempenho de quatro métodos de aprendizado de máquina na predição de cargas de resfriamento e aquecimento de edifícios residenciais. A base de dados do treinamento consiste de oito variáveis de entrada e duas variáveis de saída, todas derivadas de projetos de edifícios. Os métodos foram selecionados de acordo com uma pesquisa exaustiva e ajustados por uma estratégia com validação cruzada. Para a avaliação foram usadas quatro medidas estatísticas de desempenho e um índice de sintetização e resultados. Essa estratégia resultou em algoritmos com parâmetros otimizados e permitiu obter resultados competitivos com os apresentados na literatura.
Uma comparação de técnicas de aprendizado de máquina para a previsão de cargas energéticas em edifícios
Grasiele Regina Duarte (author) / Leonardo Goliatt da Fonseca (author) / Priscila Vanessa Zabala Capriles Goliatt (author) / Afonso Celso de Castro Lemonge (author)
Article (Journal)
Electronic Resource
Unknown
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Cerramiento activo para controlar las cargas térmicas de los edificios
| European Patent Office | 2022
Comparación entre Técnicas de Modelado Computacional de Edificios de Tipo Muro
| DOAJ | 2019
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| DOAJ | 2019