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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.10 No.6
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 469 - 476 (8page)
- DOI
- 10.5573/IEIESPC.2021.10.6.469
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We present a method for the computational problem of mining for the energy-consumption patterns of apartments in residential buildings. We show a consistent scheme for how to apply data mining in order to discover partitions that constitute electrical consumption. The method is geared to stabilize robust learning and prediction by combining cluster analysis of time-series data and iterative gradient boosting from auto-regression in learning. Together with data preparation, such as the analysis of time-series patterns and well-formulated features, clustering methods can be used to specify group-based energy consumption data. Hence, we propose to use k-Means and agglomerative clustering, which adapt to the time-series data for grouped apartments. Then, robust gradient boosting is implemented to predict the levels of energy consumption for each group. Finally, prediction of energy consumption for the whole building is estimated. Our experimental evaluation demonstrates that the method allows significantly fewer errors than previous techniques.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. The Method
4. Experimental Results
5. Conclusion
References
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
Electricity Company of Vietnam (2021) Article (CrossRef Link)
United Nations Environment Program, (2020) 2019 Global Status Report for Buildings and Construction Sector. Article (CrossRef Link)
Sargisson, L. (2012), Fool’s Gold?: Utopianism in the Twenty-First Century, Springer, ISBN 9781137031075, Google describes Emporis.com as the first global provider of building data, the world’s database for buildings. Article (CrossRef Link)
Lissa, Paulo & Peretti Correa, Dayanne & Schukat, Michael & Barrett, Enda & Seri, Federico & Keane, Marcus. (2019). Machine Learning Methods Applied to Building Energy Production and Consumption Prediction. Article (CrossRef Link)
A. Gonzlez-Briones, G. Hernández, J. M. Corchado, S. Omatu and M. S. Mohamad, Machine Learning Models for Electricity Consumption Forecasting: A Review, (2019) International Conference on Computer Applications & Information Security (ICCAIS) Article (CrossRef Link)
United Nations Environment Program, (2020) 2019 Global Status Report for Buildings and Construction Sector. Article (CrossRef Link)
Sargisson, L. (2012), Fool’s Gold?: Utopianism in the Twenty-First Century, Springer, ISBN 9781137031075, Google describes Emporis.com as the first global provider of building data, the world’s database for buildings. Article (CrossRef Link)
Lissa, Paulo & Peretti Correa, Dayanne & Schukat, Michael & Barrett, Enda & Seri, Federico & Keane, Marcus. (2019). Machine Learning Methods Applied to Building Energy Production and Consumption Prediction. Article (CrossRef Link)
A. Gonzlez-Briones, G. Hernández, J. M. Corchado, S. Omatu and M. S. Mohamad, Machine Learning Models for Electricity Consumption Forecasting: A Review, (2019) International Conference on Computer Applications & Information Security (ICCAIS) Article (CrossRef Link)
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