面向智能与节能建筑的机器学习
机器学习
2022-11-29 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
住宅与商业建筑的能耗约占美国全部能源使用的40%，全球各国亦报告了类似数字。这一巨量能源被用于维持居住者舒适、安全与高效的环境。因此，必须在保持令人满意的居住者舒适度、健康与安全水平的同时优化建筑能耗。近来，机器学习已被证明是从数据中提取重要洞见并优化各类系统的宝贵工具。本工作中，我们综述了利用机器学习使建筑变得智能且节能的方式。为方便读者，我们简要介绍了若干机器学习范式，以及所涵盖各智能建筑系统的组成与运作。最后，我们讨论了在智能建筑中实施机器学习算法面临的挑战，并给出智能建筑与机器学习交叉领域的未来研究方向。
引用
@article{arxiv.2211.14889,
title = {Machine Learning for Smart and Energy-Efficient Buildings},
author = {Hari Prasanna Das and Yu-Wen Lin and Utkarsha Agwan and Lucas Spangher and Alex Devonport and Yu Yang and Jan Drgona and Adrian Chong and Stefano Schiavon and Costas J. Spanos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.14889},
year = {2022}
}