Accurate quantitative estimation of energy performance of residential buildings using statistical machine learning tools

玻璃 参数统计 冷负荷 计算机科学 屋顶 回归分析 变量(数学) 变量 工程类 模拟 统计 机器学习 数学 结构工程 土木工程 机械工程 空调 数学分析
作者
Athanasios Tsanas,Angeliki Xifara
出处
期刊:Energy and Buildings [Elsevier]
卷期号:49: 560-567 被引量:682
标识
DOI:10.1016/j.enbuild.2012.03.003
摘要

Abstract We develop a statistical machine learning framework to study the effect of eight input variables (relative compactness, surface area, wall area, roof area, overall height, orientation, glazing area, glazing area distribution) on two output variables, namely heating load (HL) and cooling load (CL), of residential buildings. We systematically investigate the association strength of each input variable with each of the output variables using a variety of classical and non-parametric statistical analysis tools, in order to identify the most strongly related input variables. Then, we compare a classical linear regression approach against a powerful state of the art nonlinear non-parametric method, random forests, to estimate HL and CL. Extensive simulations on 768 diverse residential buildings show that we can predict HL and CL with low mean absolute error deviations from the ground truth which is established using Ecotect (0.51 and 1.42, respectively). The results of this study support the feasibility of using machine learning tools to estimate building parameters as a convenient and accurate approach, as long as the requested query bears resemblance to the data actually used to train the mathematical model in the first place.
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