Eine Überprüfung der künstlichen Intelligenz basierte Gebäude Energieverbrauch Vorhersage: Kontrastierung der Fähigkeiten der einzelnen und Ensemble-Vorhersage-Modelle Zeyu Wang. Ravi S. Srinivasan ME Rinker, Sr. School of Construction Management, University of Florida, Gainesville, FL 32611, USA Erhalten 23. September 2015. Revised 9. Oktober 2016. Akzeptiert 31. Oktober 2016. Verfügbar online 10. November 2016. Building Energieverbrauch Vorhersage spielt Eine wichtige Rolle beim Bauen von Energiemanagement und - erhaltung, da es uns helfen kann, die Energieeffizienz von Gebäuden zu bewerten, die Gebäudeinbetriebnahme durchzuführen und Gebäudesystemfehler zu erkennen und zu diagnostizieren. Die Gebäudeenergievorhersage kann grob in Technik, künstliche Intelligenz (AI) und hybride Ansätze eingeteilt werden. Während Technik und hybride Ansätze thermodynamische Gleichungen verwenden, um den Energieverbrauch zu schätzen, verwendet der AI-basierte Ansatz historische Daten, um den zukünftigen Energieverbrauch unter Einschränkungen vorherzusagen. Aufgrund der Benutzerfreundlichkeit und Anpassungsfähigkeit, um schnell optimale Lösungen zu finden, hat der AI-basierte Ansatz in den letzten Jahren an Popularität gewonnen. Aus diesem Grund und zu diskutieren aktuelle Entwicklungen in der AI-basierte Ansätze für Gebäude Energieverbrauch Vorhersage, führt dieses Papier eine eingehende Überprüfung der einzelnen AI-basierte Methoden wie multiple lineare Regression, künstliche neuronale Netze und Support-Vektor-Regression, und Ensemble-Vorhersageverfahren, das durch Kombination mehrerer einzelner AI-basierter Vorhersagemodelle die Vorhersagegenauigkeitsverteilung verbessert. Die vorliegende Arbeit untersucht die Prinzipien, Anwendungen, Vorteile und Grenzen dieser AI-basierten Vorhersagemethoden und schließt mit einer Diskussion über die zukünftigen Richtungen der Forschung auf AI-basierten Methoden zur Gebäudeenergieverbrauchsprognose. Abkürzungen ANFIS, Adaptives netzwerkbasiertes Fuzzy-Inferenzsystem ANN, Künstliches Neuronales Netz ARIMA, Autoregressiver Integrierter Moving Average ARMAX, Autoregressiver Moving Average mit exogenen Inputs BC, Bayessche Kombination BNB, Bernoulli Nave Bayes BSS, Blinde Quellenseparation BT, Und Regression Tree CHAID, CHi-squared Automatische Interaktionserkennung CR, Case-based Reasoning DHC, Doppelschicht Hierarchische Kombination DS, Dynamische Selektion DSR, Dempster-Shafer Regression DT, Entscheidungsbaum EN, Ensembleknoten FFNN, Feed Forward Neuronales Netzwerk GA, Genetischer Algorithmus GA-ANFIS, Genetischer Algorithmus - Adaptives netzwerkbasiertes Fuzzy-Inferenzsystem GENLIN, Generalisiertes Linearmodell kNN, k-Nächste Nachbarn LEW, Least-Quadrate Schätzbasierte Gewichtung MA, Mittelwertbasierte Mittelung MAPE, Mittlerer absoluter Prozentsatzfehler MARS, Multivariate Adaptive Regression Splines MLP, Multilayer Perceptron MNB, Multinomial Nave Bayes MS, Mehrstufige MV, Mehrheitswahl PCA, Hauptkomponentenanalyse PNN, Probabilistisches Neuronales Netzwerk RBFNN, Radiale Basisfunktionen Neuronale Netze RC, ResistorCapacitor RF, Random Forest RIPPER, Wiederholt Inkrementelles Beschneiden zur Erzeugung von Fehlerreduktion RMS, Reverse Multi Staging RNN, Recurrent Neural Network SA, Einfach Durchschnittlich SARIMA, Saisonale Autoregressive Integrierte Moving Average SASOM, Struktur Adaptive Selbstorganisierende Karte SOM, Selbstorganisierende Karte SVM, Support Vector Machine SVR, Support Vector Regression WA, Gewichteter Mittelwert WPA, Gewichteter Wahrscheinlichkeitsdurchschnitt WV, Gewichtete Abstimmung Bauenergieverbrauchsvorhersage Künstliche Intelligenz Neuronales Netz Unterstützung der Vektorregression Ensemblemodell Tabelle 1. Abb. Fig. Fig. Fig. Fig. Fig. Fig. 7. 2016 Elsevier Ltd. Alle Rechte vorbehalten. Hinweis für Benutzer: Korrigierte Beweise sind Artikel in der Presse, die die Autoren Korrekturen enthalten. Endgültige Zitatdetails, z. B. Nummer, Erscheinungsjahr und Seitenzahl, müssen noch ergänzt und der Text vor der endgültigen Veröffentlichung geändert werden. Obwohl korrigierte Beweise noch nicht alle bibliographischen Angaben zur Verfügung haben, können sie bereits im Jahr der Online-Publikation und der DOI zitiert werden. Wie folgt: Autor (en), Artikel-Titel, Zeitschrift (Jahr), DOI. Bitte konsultieren Sie den Zeitschriftenreferenzstil für das genaue Aussehen dieser Elemente, die Abkürzung von Journalnamen und die Verwendung von Interpunktion. Wenn der letzte Artikel einer Ausgabe der Zeitschrift zugeordnet ist, wird die Artikel in der Presse-Version entfernt und die endgültige Version wird in der zugehörigen veröffentlichten Ausgabe der Zeitschrift erscheinen. Das Datum, an dem der Artikel online zur Verfügung gestellt wurde, wird übernommen. Zitieren von Artikeln () Welcher Weg ist Asymmetrische Spektraleingabe entlang der dorsalventaren Achse beeinflusst posturale Reaktionen in einem amphibischen Annelid Erste Online: 26 August 2014 Empfangen: 27 Juni 2014 Akzeptiert: 14 August 2014 Zitieren Sie diesen Artikel als: Jellies, J. J Comp Physiol A (2014) 200: 923. doi: 10.1007s00359-014-0935-x 180 Downloads Medizinische Blutegel sind räuberische Anneliden, die Gegenschatten aufweisen und sich in aquatischen Umgebungen befinden, in denen das Licht variabel sein kann. Sie verlassen auch das Wasser und müssen mit terrestrischen Umgebungen konfrontieren. Jedoch behalten Blutegel im Allgemeinen eine dorsale aufrechte Position trotz fehlender Statozysten bei. Blutegel reagieren visuell auf grünes und nahezu ultraviolettes (UV) Licht. Ich habe LEDs verwendet, um die Hypothese zu testen, dass ventrales, aber nicht dorsales UV evolutionäre Bewegungen zur Orientierung des Körpers hervorrufen würde. Untethered-Blutegel wurden unter Verwendung von LEDs, die rot (632 nm), grün (513 nm), blau (455 nm) und UV (372 nm) emittieren, getestet. UV-Licht evozierte Reaktionen in 100 Versuchen und die Blutegel oft rotiert die ventrale Fläche weg von ihm. Sichtbares Licht evozierte keine oder bescheidene Antworten (1215 der Versuche) und keine Körperrotation. Elektrophysiologische Aufzeichnungen zeigten, dass ventrale Sensilla am besten auf UV, dorsal sensilla zu grün reagiert. Zusätzlich reagierte ein Interneuron höherer Ordnung, das in einer Vielzahl paralleler Netzwerke involviert war, kräftig auf UV, das ventral präsentiert wurde, und sowohl die sichtbaren als auch die UV-Reaktionen zeigten eine ausgeprägte Lichtanpassung. Diese Ergebnisse unterstützen stark den Vorschlag, dass ein dorsaler Lichtreflex in dem Blutegel spektrale Vergleiche über die dorsalventale Achse statt der oder zusätzlich zu der Luminanz verwendet. Ultraviolettes Licht Leech Hirudo Vision Dorsales Lichtreflex Abkürzungen Anteriorer, anteriorer Nerv Künstliches Teichwasser Referenzen Allen WL, Baddeley R., Cuthill IC, Scott-Samuel NE (2012) Ein quantitativer Test der prognostizierten Beziehung zwischen Gegenschatten und Beleuchtung. (2003) Die Koexpression von zwei visuellen Pigmenten in einem Photorezeptor verursacht eine ungewöhnlich breite spektrale Empfindlichkeit im Auge des Schmetterlings Papilio xuthus. J Neurosci 23: 45274532 PubMed Google Scholar Arisi I, Zoccolan D, Torre V (2001) Verteiltes motorisches Muster zugrunde liegende Ganzkörperverkürzung im medizinischen Blutegel. 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