Modeling of Energy Efficiency for Residential Buildings Using Artificial Neuronal Networks
المؤلفون المشاركون
Rabuñal, J. R.
Álvarez, José Antonio
García-Vidaurrázaga, Dolores
Pazos, Alejandro
Alvarellos-González, Alberto
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-11-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Increasing the energy efficiency of buildings is a strategic objective in the European Union, and it is the main reason why numerous studies have been carried out to evaluate and reduce energy consumption in the residential sector.
The process of evaluation and qualification of the energy efficiency in existing buildings should contain an analysis of the thermal behavior of the building envelope.
To determine this thermal behavior and its representative parameters, we usually have to use destructive auscultation techniques in order to determine the composition of the different layers of the envelope.
In this work, we present a nondestructive, fast, and cheap technique based on artificial neural network (ANN) models that predict the energy performance of a house, given some of its characteristics.
The models were created using a dataset of buildings of different typologies and uses, located in the northern area of Spain.
In this dataset, the models are able to predict the U-opaque value of a building with a correlation coefficient of 0.967 with the real U-opaque measured value for the same building.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Álvarez, José Antonio& Rabuñal, J. R.& García-Vidaurrázaga, Dolores& Alvarellos-González, Alberto& Pazos, Alejandro. 2018. Modeling of Energy Efficiency for Residential Buildings Using Artificial Neuronal Networks. Advances in Civil Engineering،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1116601
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Álvarez, José Antonio…[et al.]. Modeling of Energy Efficiency for Residential Buildings Using Artificial Neuronal Networks. Advances in Civil Engineering No. 2018 (2018), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1116601
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Álvarez, José Antonio& Rabuñal, J. R.& García-Vidaurrázaga, Dolores& Alvarellos-González, Alberto& Pazos, Alejandro. Modeling of Energy Efficiency for Residential Buildings Using Artificial Neuronal Networks. Advances in Civil Engineering. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1116601
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1116601
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