Yapılarda Isıtma ve Soğutma Yükü Sınıfların Makine Öğrenme Yöntemleri ile Belirlenmesi

Authors : Abdülkadir GÜMÜŞÇÜ, Mehmet Emin TENEKECİ, Nurettin BEŞLİ, Mehmet Akif İLKHAN, Emrah ASLAN, Sami ABAMOR

Pages : 60-66

View : 17 | Download : 6

Publication Date : 2018-10-28

Article Type : Research Paper

Abstract :Son zamanlarda fosil yakıtların tükenmesiyle beraber enerji verimliliği kavramı oldukça önem kazanmıştır. Özellikle kapalı alanlarda enerji tüketimi en fazla ısıtma ve soğutma işlemleri için harcanmaktadır. Enerji fiyatları da göz önünde bulundurulduğunda insanlar artık ısı yalıtımlı binaları tercih etmektedir. Bu yüzden yapıların enerji sınıflarının doğru olarak belirlenmesi oldukça önem arz etmektedir. Bu çalışmada yapılardaki ısıtma ve soğutma yükü sınıflarının k-en yakın komşuluk (k-EK), Destek Vektör Makineleri (DVM) ve Karar Ağaçları yöntemleri ile belirlenmesi önerilmektedir. Böylelikle oluşturulan modellere yapı özellikleri girilerek herhangi bir ölçüm yapmadan yapıların ısıtma ve soğutma yükü sınıfları tahmin edilebilecektir. Bu amaçla UCI veri havuzundan enerji verimliliği veri seti kullanılarak k-en yakın komşuluk, destek vektör makineleri ve karar ağaçları yöntemleri ile sınıf tahminleri yapılmıştır. Bu çalışmada soğutma yükü sınıfı tahmini ve ısıtma yükü sınıfı tahmini ayrı ayrı yapılmış olup sınıflandırma başarı oranı hesaplanırken Birini Dışarıda Bırak Çapraz Doğrulama (BDBÇD) yöntemi kullanılmıştır. Sonuçlar yapıların ısıtma ve soğutma yükü sınıfları tahminlerinin makina öğrenme algoritmaları tarafından başarılı şekilde yapıldığını göstermektedir.     
Keywords : k en yakın komşuluk, Enerji Verimliliği, Isıtma Yükü, Soğutma Yükü