Uma revisão da previsão de uso de energia baseada em inteligência artificial: contrastando as capacidades dos modelos de previsão de um e conjunto Zeyu Wang. Ravi S. Srinivasan ME Rinker, Sr. School of Construction Management, Universidade da Flórida, Gainesville, FL 32611, EUA Recebido 23 de setembro de 2015. Revisado em 9 de outubro de 2016. Aceito em 31 de outubro de 2016. Disponível on-line 10 de novembro de 2016. Construção de previsão de uso de energia Um papel importante na construção de gerenciamento e conservação de energia, pois pode nos ajudar a avaliar a eficiência energética do edifício, realizar o comissionamento de edifícios e detectar e diagnosticar falhas no sistema de construção. A predição da energia do edifício pode ser amplamente classificada em engenharia, Inteligência Artificial (AI) e abordagens híbridas. Embora as abordagens de engenharia e híbridas utilizem equações termodinâmicas para estimar o uso de energia, a abordagem baseada em AI usa dados históricos para prever o uso futuro de energia sob restrições. Devido à facilidade de uso e adaptabilidade para buscar soluções ótimas de forma rápida, a abordagem baseada em AI ganhou popularidade nos últimos anos. Por essa razão e para discutir os desenvolvimentos recentes nas abordagens baseadas em IA para a construção de previsão de uso de energia, este trabalho conduz uma revisão aprofundada de métodos baseados em IA simples, como regressão linear múltipla, redes neurais artificiais e regressão vetorial de suporte, e Método de previsão de conjunto que, ao combinar vários modelos de predição baseados em IA simples, melhora o colector de precisão da predição. Este artigo elabora os princípios, aplicações, vantagens e limitações desses métodos de predição baseados em AI e conclui com uma discussão sobre as orientações futuras da pesquisa sobre métodos baseados em IA para a construção de previsão de uso de energia. Abreviações ANFIS, sistema de inferência difusa baseado em rede adaptativa ANN, rede de neurônios artificiais ARIMA, média móvel integrada autoregressiva ARMAX, média móvel autoregressiva com entradas exógenas BC, combinação bayesiana BNB, Bernoulli Nave Bayes BSS, separação de fonte cega BT, Boosting Tree CART, classificação E Árvore de Regressão CHAID, CHi-squared Detecção de Interação Automática CR, Razão Case-Based DHC, Combinação Hierárquica de Dupla camada DS, DSR de Seleção Dinâmica, Regression DPS Dempster-D, Árvore de Decisão EN, Nó de Conjunto FFNN, Rede Neural Feed Forward, Algoritmo Genético GA-ANFIS, Algoritmo Genético - Sistema de Inferência Fuzzy Baseada em Rede Adaptativa GENLIN, Modelo Linear Generalizado kNN, k-Vizinhos Próximos LEW, Mínimo-quadrados Ponderação Baseada em Estimação MA, Média Baseado em Média MAPE, Mean Absolute Percentage Error MARS, Multivariada Adaptive Regression Splines MLP, Multi-Layer Perceptron MNB, Multinomial Nave Bayes MS, Multi Staging MV, Majority Voting PCA, Pri Ncipal Análise de Componentes PNN, Rede de Neural Probabilística RBFNN, Funções de Base Radial Redes Neurais RC, ResistorCapacitor RF, Floresta Aleatória RIPPER, Podagem Incremental Repetida para Produção de Redução de Erros RMS, Reverse Multi Staging RNN, Rede Neural Recorrente SA, Normal Normal SARIMA, Inauguração Autônoma Sazonal Integrada Média em movimento SASOM, estrutura de mapa auto-organizável adaptável SOM, auto-organização do mapa SVM, suporte Vector Machine SVR, Support Vector Regression WA, média ponderada WPA, ponderada de probabilidade WV média, votação ponderada Construção de previsão de uso de energia Inteligência artificial Rede neural Suportar regressão vetorial Modelo do conjunto Tabela 1. Fig. 1. Fig. 2. Fig. 3. Fig. 4. Fig. 5. Fig. 6. Fig. 7. 2016 Elsevier Ltd. Todos os direitos reservados. Nota aos usuários: as provas corrigidas são Artigos na Imprensa que contêm correções de autores. Detalhes de citações finais, e. Número de volume, ano de publicação e números de página, ainda precisa ser adicionado e o texto pode mudar antes da publicação final. Embora as provas corrigidas ainda não tenham todos os detalhes bibliográficos, eles já podem ser citados usando o ano de publicação on-line e o DOI. Da seguinte forma: autor (es), título do artigo, revista (ano), DOI. Consulte o estilo de referência dos periódicos para a aparência exata desses elementos, a abreviatura dos nomes dos periódicos e o uso da pontuação. Quando o artigo final é atribuído a uma questão da revista, o artigo na versão da imprensa será removido e a versão final aparecerá na edição publicada associada da revista. A data em que o artigo foi disponibilizado pela primeira vez será transferida. Citar artigos () Qual a forma em que a entrada espectral assimétrica ao longo do eixo dorsalventral influencia as respostas posturais em um anelid anfíbio Primeira linha: 26 de agosto de 2014 Recebido: 27 de junho de 2014 Aceito: 14 de agosto de 2014 Cite este artigo como: Jellies, J. J Comp Physiol A (2014) 200: 923. doi: 10.1007s00359-014-0935-x 180 Downloads As sanguessugas medicinais são anádices predatórios que exibem countershath e residem em ambientes aquáticos em que os níveis de luz podem ser variáveis. Eles também deixam a água e devem lidar com ambientes terrestres. No entanto, as sanguessolas geralmente mantêm uma posição ascendente dorsal apesar de possuir estatocistos. As sanguessolas respondem visualmente à luz verde e quase ultravioleta (UV). Eu usei LEDs para testar a hipótese de que ventral, mas não UV dorsal evocaria movimentos compensatórios para orientar o corpo. As sanguessugas não isoladas foram testadas usando LEDs que emitem a vermelho (632 nm), verde (513 nm), azul (455 nm) e UV (372 nm). A luz ultravioleta evocou respostas em 100 dos ensaios e as sanguessugas muitas vezes giraram a superfície ventral para longe dela. A luz visível evocou respostas não ou modestas (1215 dos ensaios) e nenhuma rotação do corpo. As gravações eletrofisiológicas mostraram que a sensila ventral respondeu melhor aos UV, a sensibilidade dorsal ao verde. Além disso, um interneurão de ordem superior que se envolve em uma variedade de redes paralelas respondeu vigorosamente aos UV apresentados ventralmente, e ambas as respostas visíveis e UV exibiram uma pronta adaptação à luz. Esses resultados sustentam fortemente a sugestão de que um reflexo de luz dorsal na sanguessuga usa comparações espectrales através do eixo dorsalventral em vez de, ou além de, a luminância. Luz ultravioleta Leech Hirudo Visão Reflexo de luz dorsal Abreviações Anterior, nervo anterior Água da lagoa artificial Referências Allen WL, Baddeley R, Cuthill IC, Scott-Samuel NE (2012) Um teste quantitativo da relação prevista entre countershading e ambiente de iluminação. Am Nat 180: 762776 PubMed CrossRef Google Scholar Arikawa K, Mizuno S, Kinoshita M, Stavenga DG (2003) A coexpressão de dois pigmentos visuais em um fotoreceptor provoca uma sensibilidade espectral anormalmente ampla no olho da papila papilio xuthus. J Neurosci 23: 45274532 PubMed Google Acadêmico Arisi I, Zoccolan D, Torre V (2001) Padrão motor distribuído subjacente ao encurtamento do corpo inteiro na sanguessuga medicinal. J Neurophysiol 86: 24752488 PubMed Google Scholar Baader AP, Kristan WB Jr (1995) As vias paralelas coordenam o rastreamento na sanguessuga medicinal, Hirudo medicinalis. 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