清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Comprehensive transferability assessment of short-term cross-building-energy prediction using deep adversarial network transfer learning

可转让性 人工智能 学习迁移 深度学习 计算机科学 数据挖掘 机器学习 人工神经网络 样板房 相似性(几何) 物理 图像(数学) 罗伊特 量子力学
作者
Guannan Li,Yubei Wu,Sungmin Yoon,Xi Fang
出处
期刊:Energy [Elsevier BV]
卷期号:299: 131395-131395 被引量:11
标识
DOI:10.1016/j.energy.2024.131395
摘要

Data-driven models are widely used for building-energy predictions (BEP). In practice, these models may fail when the available data on the target building is insufficient. Transfer learning (TL), where useful knowledge from information-rich source buildings with sufficient data is learned to enhance the prediction of information-poor buildings with data shortages, can address the problem of poor prediction performance caused by insufficient data. However, an important issue is finding suitable information-rich buildings to maximize the advantages of TL in cross- BEP. To address this issue, this study explored the selection of source buildings from three perspectives: building-energy data similarity between source and target buildings, building information characteristics, and the volume of training data. The impact of these three factors on the performance improvement of cross- BEP was assessed in a data-centric manner. Based on our previous studies, we selected a deep adversarial neural network (DANN) as the TL strategy for cross- BEP and systematically investigated the performance improvement and transferability of DANN from multiple perspectives of both post-hoc and ex-ante analysis. The Building Data Genome Project datasets were used for validation. Thirty-six buildings of six types and 180 source-target building pairs were considered. Our results demonstrated that DANN could effectively improve model performance by 40-90% and 20%-80% compared to non-optimized LSTM and parameter-optimized LSTM. When the same type and location source-target building pairs were only considered, the DTW index showed a relative strong negative linear correlation with the DANN prediction performance improvement, and the goodness of fitting is around 0.80. For building energy data within one year considered, DANN should be trained using no less than 6-month source domain data and no more than 4-week target domain data to improve transferability and reduce the cross-building energy prediction error.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
吕思璇完成签到,获得积分10
4秒前
helpmepaper应助joyce313采纳,获得3000
26秒前
Axs完成签到,获得积分10
33秒前
xun完成签到,获得积分10
52秒前
科研狗完成签到 ,获得积分10
1分钟前
路过完成签到 ,获得积分10
1分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
ntrip完成签到,获得积分10
1分钟前
生信小菜鸟完成签到 ,获得积分10
1分钟前
大可发布了新的文献求助30
2分钟前
2分钟前
joyce313完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
和谐的夏岚完成签到 ,获得积分10
3分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
3分钟前
3分钟前
CC发布了新的文献求助10
3分钟前
无花果应助CC采纳,获得10
3分钟前
大模型应助大可采纳,获得10
3分钟前
不如看海完成签到 ,获得积分10
3分钟前
3分钟前
4分钟前
4分钟前
小绮发布了新的文献求助10
4分钟前
松松完成签到 ,获得积分10
4分钟前
光合作用完成签到,获得积分10
4分钟前
马登完成签到,获得积分10
4分钟前
5分钟前
ZDM6094完成签到 ,获得积分10
5分钟前
刘刘完成签到 ,获得积分10
5分钟前
5分钟前
5分钟前
xdd完成签到 ,获得积分10
6分钟前
小绮完成签到,获得积分10
6分钟前
6分钟前
情怀应助雪山飞龙采纳,获得10
7分钟前
雪山飞龙完成签到,获得积分10
8分钟前
高分求助中
Electron microscopy study of magnesium hydride (MgH2) for Hydrogen Storage 1000
Exhibiting Chinese Art in Asia: Histories, Politics and Practices 700
1:500万中国海陆及邻区磁力异常图 600
相变热-动力学 520
Elephant Welfare in Global Tourism 500
生物降解型栓塞微球市场(按产品类型、应用和最终用户)- 2030 年全球预测 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3897811
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3441834
关于积分的说明 10823320
捐赠科研通 3166838
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1749631
邀请新用户注册赠送积分活动 845385
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 788687