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Heating-Cooling Monitoring and Power Consumption Forecasting Using LSTM for Energy-Efficient Smart Management of Buildings: A Computational Intelligence Solution for Smart Homes

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Tsinghua Science and Technology 2024年第1期29卷 143-157页

作者： Omid Akbarzadeh Sahand Hamzehei Hani Attar Ayman Amer nazanin fasihihour Mohammad R.Khosravi Ahmed A.Solyman Department of Electronics and Telecommunications Politecnico di TorinoTurin 10129Italy Department of Energy Engineering Zarqa UniversityZarqa 13110Jordan Shandong Provincial University Laboratory for Protected Horticulture Weifang University of Science and TechnologyWeifang 262799China Department of Electrical and Electronics Engineering Faculty of Engineering and ArchitectureNisantası UniversityIstanbul 25370The Republic of Turkiye

Energy management in smart homes is one of the most critical problems for the Quality of Life(QoL)and preserving energy *** of the relevant issues in this subject is environmental contamination,which threatens the world's *** computing-enabled Artificial Intelligence(Al)algorithms can provide impactful solutions to this *** research proposes using one of the Recurrent Neural Network(RNN)algorithms known as Long Short-Term Memory(LSTM)to comprehend how it is feasible to perform the cloud/fog/edge-enabled prediction of the building's *** parameters of power electricity,power heating,power cooling,and total power in an office/home in cold-climate cities are considered as our features in the *** on the collected data,we evaluate the LSTM approach for forecasting parameters for the next year to predict energy consumption and online monitoring of the model's performance under various *** implementing the Al predictive algorithm,several existing tools are *** results have been generated through simulations,and we find them promisingforfutureapplications.

关键词： design-builder Besos smart cities smart building neural network Long Short-Term Memory(LSTM)

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