راهکارهای کاهش مصرف انرژی در ساختمان ها و منازل مسکونی با کمک الگوریتم KNN

با توجه به سهم بالای مصرف انرژی در ساختمان های مسکونی و تاثیر آن بر محیط زیست و هزینه های اقتصادی، استفاده از روش های هوشمند برای تحلیل و کاهش مصرف انرژی ضروری به نظر می رسد. در این مقاله، از الگوریتم KNN به عنوان یکی از روش های یادگیری ماشین برای پیش بینی و تحلیل الگوهای مصرف انرژی استفاده شده است. الگوریتم KNN با شناسایی الگوهای مشابه در داده های گذشته، قادر است رفتارهای پرمصرف را تشخیص داده و پیشنهادهایی برای بهینه سازی مصرف ارائه دهد. نتایج تحلیل ها نشان می دهد که این روش می تواند به عنوان ابزاری کارآمد در مدیریت انرژی ساختمان ها به ویژه در بخش مسکونی مورداستفاده قرار گیرد. همچنین، مقایسه عملکرد KNN با سایر الگوریتم های یادگیری ماشین نظیر، جنگل تصادفی و شبکه های عصبی نشان می دهد که این الگوریتم در بسیاری از موارد دقت مناسبی در پیش بینی مصرف انرژی دارد. این رویکرد می تواند در طراحی سیستم های هوشمند کنترل انرژی و تصمیم گیری های مبتنی بر داده برای کاهش مصرف و ارتقاء بهره وری انرژی به کار گرفته شود.

کلیدواژه ها:

کاهش مصرف انرژی ، الگوریتم KNN ، بهینه سازی انرژی ساختمان ، یادگیری ماشین در مدیریت انرژی