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Ensemble machine learning framework for daylight modelling of various building layouts

Building Simulation 2023年第11期16卷 2049-2061页

作者： Rashed Alsharif Mehrdad Arashpour emad golafshani Milad Bazli Saeed Reza Mohandes Department of Civil Engineering Monash UniversityMelbourneAustralia Department of Construction Engineering at AlQunfudah Umm Al-Qura UniversityMeccaSaudi Arabia College of Engineering ITand EnvironmentCharles Darwin UniversityCasuarinaAustralia Department of Mechanical Aerospace and Civil EngineeringUniversity of ManchesterManchesterUK

The application of machine learning(ML)modelling in daylight prediction has been a promising approach for reliable and effective visual comfort *** many advancements have been made,no standardized ML modelling framework exists in daylight *** this study,625 different building layouts were generated to model useful daylight illuminance(UDI).Two state-of-the-art ML algorithms,eXtreme Gradient Boosting(XGBoost)and random forest(RF),were employed to analyze UDI in four categories:UDI-f(fell short),UDI-s(supplementary),UDI-a(autonomous),and UDI-e(exceeded).A feature(internal finish)was introduced to the framework to better reflect real-world *** results show that XGBoost models predict UDI with a maximum accuracy of R^(2)=*** to RF,the XGBoost ML models can significantly reduce prediction *** research directions have been specified to advance the proposed framework by introducing new features and exploring new ML architectures to standardize ML applications in daylight prediction.

关键词： artificial intelligence indoor environment machine learning parametric building layout sunlight visual comfort

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