Comparative Analysis of Regression Learning Methods for Estimation of Energy Performance of Residential Structures

Authors : Abdurrahim AKGUNDOGDU

Pages : 600-608

Doi:10.18185/erzifbed.691398

View : 9 | Download : 6

Publication Date : 2020-08-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Özel ve ticari binalar için enerji verimliliği birinci önceliktir. Bu çalışma, konut binalarının ısıtma ve soğutma yüklerini tahmin etmek için Lineer Regresör, MLP Regresörü, RBF Regresörü, SVM Regresörü, Gauss İşlemleri ve ANFIS Regresörü dahil olmak üzere altı regresyon öğrenme yönteminin performansını değerlendirmektedir. 768 bina, ısıtma yükü ve soğutma yükünü tahmin etmek için nispi yoğunluk, yüzey alanı, duvar alanı, çatı alanı, toplam yükseklik, yönlendirme, cam alanı ve cam alanı dağılımı gibi etkili parametrelere dayanarak düşünülmüş ve analiz edilmiştir. Bu çalışmada kullanılan regresyon yöntemlerinin potansiyelini değerlendirmek için korelasyon katsayısı (R), ortalama mutlak hata (MAE) ve kök ortalama kare hatası (RMSE) gibi üç istatistiksel kriter kullanılmıştır. En iyi tahmin sonuçları ANFIS regresyon modeli ile; HL için 0.998, MAE 0.46 ve RMSE için 0.68; ve CL için 0.990 R, MAE 1.26 ve RMSE 1.60'tır
Keywords : Enerji verimliliği, ısıtma ve soğutma yükleri, regresyon öğrenme, ANFIS