Szerző dc.contributor.author | Ardabili Sina | |
Szerző dc.contributor.author | Abdolalizadeh Leila | |
Szerző dc.contributor.author | Mako Csaba | |
Szerző dc.contributor.author | Torok Bernat | |
Szerző dc.contributor.author | Mosavi Amir | |
Elérhetőség dátuma dc.date.accessioned | 2023-02-15T13:45:47Z | |
Rendelkezésre állás dátuma dc.date.available | 2023-02-15T13:45:47Z | |
Kiadás dc.date.issued | 2022 | |
Issn dc.identifier.issn | 2296-598X | |
Uri dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12944/19928 | |
Kivonat dc.description.abstract | The building energy (BE) management plays an essential role in urban sustainability and smart cities. Recently, the novel data science and data-driven technologies have shown significant progress in analyzing the energy consumption and energy demand datasets for a smarter energy management. The machine learning (ML) and deep learning (DL) methods and applications, in particular, have been promising for the advancement of accurate and high-performance energy models. The present study provides a comprehensive review of ML- and DL-based techniques applied for handling BE systems, and it further evaluates the performance of these techniques. Through a systematic review and a comprehensive taxonomy, the advances of ML and DL-based techniques are carefully investigated, and the promising models are introduced. According to the results obtained for energy demand forecasting, the hybrid and ensemble methods are located in the high-robustness range, SVM-based methods are located in good robustness limitation, ANN-based methods are located in medium-robustness limitation, and linear regression models are located in low-robustness limitations. On the other hand, for energy consumption forecasting, DL-based, hybrid, and ensemble-based models provided the highest robustness score. ANN, SVM, and single ML models provided good and medium robustness, and LR-based models provided a lower robustness score. In addition, for energy load forecasting, LR-based models provided the lower robustness score. The hybrid and ensemble-based models provided a higher robustness score. The DL-based and SVM-based techniques provided a good robustness score, and ANN-based techniques provided a medium robustness score. | |
Nyelv dc.language | en | |
Kulcsszó dc.subject | deep learning | |
Kulcsszó dc.subject | machine learning | |
Kulcsszó dc.subject | building energy | |
Kulcsszó dc.subject | energy demand | |
Kulcsszó dc.subject | energy consumption | |
Kulcsszó dc.subject | smart grid | |
Kulcsszó dc.subject | internet of things | |
Kulcsszó dc.subject | data science | |
Cím dc.title | Systematic review of deep learning and machine learning for building energy | |
Típus dc.type | folyóiratcikk | |
Változtatás dátuma dc.date.updated | 2023-02-14T12:49:18Z | |
Változat dc.description.version | kiadói | |
Hozzáférés dc.rights.accessRights | nyílt hozzáférésű | |
dc.description.notes | A publikáció a Nemzeti Közszolgálati Egyetem 2020. évi Tématerületi Kiválóság Program keretében, a Fenntartható biztonság és társadalmi környezet elnevezésű projekt támogatásával valósult meg, az Innovációs és Technológiai Minisztérium Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Alapból nyújtott támogatásával, a Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Hivatal által kibocsátott támogatói okirat alapján. | |
Doi azonosító dc.identifier.doi | 10.3389/fenrg.2022.786027 | |
Tudományág dc.subject.discipline | Műszaki tudományok | |
Tudományterület dc.subject.sciencebranch | Informatikai tudományok | |
Mtmt azonosító dc.identifier.mtmt | 32745653 | |
Folyóirat dc.identifier.journalTitle | Frontiers in energy research | |
Évfolyam dc.identifier.journalVolume | 10 | |
Terjedelem dc.format.page | 1-19 | |
Wos azonosító dc.identifier.wos | 000791727400001 | |
Scopus azonosító dc.identifier.scopus | 85128180371 | |
Folyóiratcím rövidítve dc.identifier.journalAbbreviatedTitle | FRONT ENERGY RES | |
Kiadás éve dc.description.issuedate | 2022 | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Óbudai Egyetem | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Szoftvertervezés- és Fejlesztés Intézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Menedzsment Tanszék | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Informatikai Tudományok Doktori Iskola | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Óbudai Egyetem | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Gazdaság- és Regionális Tudományi Doktori Iskola | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Államtudományi és Nemzetközi Tanulmányok Kar | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Alkotmányjogi és Összehasonlító Közjogi Tanszék | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Alkotmányjogi Tanszék | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Biztonságtudományi Doktori Iskola | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Közszervezési és Infotechnológiai Tanszék | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Információs Társadalom Kutatóintézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Szociológiai Intézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Kiberbiztonsági Kutatóintézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Felsőbbfokú Tanulmányok Intézete |