Integrating Gradient Boosting and Parametric Architecture for Optimizing Energy Use Intensity in Net-Zero Energy Buildings
محل انتشار: ژورنال مهندسی عمران، دوره: 11، شماره: 3
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 39
فایل این مقاله در 22 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_CEJ-11-3_006
تاریخ نمایه سازی: 31 فروردین 1404
چکیده مقاله:
Achieving net-zero energy building (NZEB) status requires accurate energy use intensity (EUI) calculations, as conventional methods often fail to capture the complexity of design and climatic conditions. In this research, a parametric energy modeling approach was used to conduct ۱,۳۵۰ simulations and analyze the impact of design parameters on building EUI. These simulations covered six building types—an existing building and I-, L-, T-, U-, and H-shaped buildings—across eight locations in different climate zones. A case study was conducted in Busan, Korea, where on-site measurements were obtained using portable devices to validate the simulation results. I-shaped buildings exhibited the lowest EUI, reaching ۱۰۹ kWh/m²/yr at ۰° and ۱۸۰° orientations. The simulation results indicated that building orientations of ۱۴۰°, ۹۰°, ۱۳۵°, and ۲۷۰° tended to produce higher EUI values, whereas ۰° and ۱۸۰° showed lower EUI values of ۱۲۲ and ۱۲۳ kWh/m²/yr, respectively. The use of triple-pane insulated glass effectively reduced the I-shaped building's EUI to ۱۰۳ kWh/m²/yr. Implementing photovoltaic (PV) systems further reduced the EUI significantly, with the I-shaped building achieving an EUI of −۱۴ kWh/m²/yr at a ۲۰% PV efficiency. Analysis using an extreme gradient boosting (XGBoost) model revealed that the climate zone, PV area, and type of heating, ventilation, and air-conditioning system significantly affected the EUI. This model, processed using Colab, was highly effective, with an R-squared value of ۰.۹۹, a root mean square error of ۴.۵۷, and a mean absolute error of ۱.۹۹. These findings demonstrate that the XGBoost model can effectively capture complex data patterns and can be used for high-accuracy EUI estimation. Doi: ۱۰.۲۸۹۹۱/CEJ-۲۰۲۵-۰۱۱-۰۳-۰۶ Full Text: PDF
کلیدواژه ها:
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :