Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 107,506,827
Developing a hybrid time-series artificial intelligence model to forecast energy use in buildings
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Ngoc-Tri Ngo, Anh-Duc Pham, Thi Thu Ha Truong, Ngoc-Son Truong, Nhat-To Huynh
Nơi đăng:
Scientific Reports;
S
ố:
1;
Từ->đến trang
: 15775;
Năm:
2022
Lĩnh vực:
Kỹ thuật;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
The development of a reliable energy use prediction model is still difficult due to the inherent complex pattern of energy use data. There are few studies developing a prediction model for the one-day-ahead energy use prediction in buildings and optimizing the hyperparameters of a prediction model is necessary. This study aimed to propose a hybrid artificial intelligence model for forecasting one-day ahead time-series energy consumption in buildings. The proposed model was developed based on the integration of the Seasonal Autoregressive integrated Moving average, the Firefly-inspired Optimization algorithm, and the support vector Regression (SAMFOR). A large dataset of energy consumption in 30-min intervals, temporal data, and weather data from six real-world buildings in Vietnam was used to train and test the model. Sensitivity analyses were performed to identify appropriate model inputs
ABSTRACT
The development of a reliable energy use prediction model is still difficult due to the inherent complex pattern of energy use data. There are few studies developing a prediction model for the one-day-ahead energy use prediction in buildings and optimizing the hyperparameters of a prediction model is necessary. This study aimed to propose a hybrid artificial intelligence model for forecasting one-day ahead time-series energy consumption in buildings. The proposed model was developed based on the integration of the Seasonal Autoregressive integrated Moving average, the Firefly-inspired Optimization algorithm, and the support vector Regression (SAMFOR). A large dataset of energy consumption in 30-min intervals, temporal data, and weather data from six real-world buildings in Vietnam was used to train and test the model. Sensitivity analyses were performed to identify appropriate model inputs
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn