Support Vector Regression and Genetic Algorithm for HVAC Optimal Operation
المؤلفون المشاركون
Chang, Yung-Chung
Chen, Ching-Wei
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-04-21
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This study covers records of various parameters affecting the power consumption of air-conditioning systems.
Using the Support Vector Machine (SVM), the chiller power consumption model, secondary chilled water pump power consumption model, air handling unit fan power consumption model, and air handling unit load model were established.
In addition, it was found that R 2 of the models all reached 0.998, and the training time was far shorter than that of the neural network.
Through genetic programming, a combination of operating parameters with the least power consumption of air conditioning operation was searched.
Moreover, the air handling unit load in line with the air conditioning cooling load was predicted.
The experimental results show that for the combination of operating parameters with the least power consumption in line with the cooling load obtained through genetic algorithm search, the power consumption of the air conditioning systems under said combination of operating parameters was reduced by 22% compared to the fixed operating parameters, thus indicating significant energy efficiency.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chen, Ching-Wei& Chang, Yung-Chung. 2016. Support Vector Regression and Genetic Algorithm for HVAC Optimal Operation. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1112425
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chen, Ching-Wei& Chang, Yung-Chung. Support Vector Regression and Genetic Algorithm for HVAC Optimal Operation. Mathematical Problems in Engineering No. 2016 (2016), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1112425
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chen, Ching-Wei& Chang, Yung-Chung. Support Vector Regression and Genetic Algorithm for HVAC Optimal Operation. Mathematical Problems in Engineering. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1112425
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1112425
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر