MAKİNE ÖĞRENİMİ VE HİPER PARAMETRE OPTİMİZASYONU İLE BİNALARDAKİ ENERJİ VERİMLİLİĞİ ANALİZİ

Authors : Hüseyin Furkan Zengin, Sinem Bozkurt Keser

Pages : 53-64

View : 74 | Download : 64

Publication Date : 2023-12-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Akıllı binaların sayısındaki artışın ve teknolojideki ilerlemenin bir sonucu olarak binalardaki enerji tüketimi giderek daha önemli bir hale gelmeye başlamıştır. Binalardaki enerji tüketimi tahmini, enerji verimliliği açısından kritik bir öneme sahiptir. Bu çalışmada, binalardaki enerji verimliliğini artırmak amacıyla Python programlama dilinde bulunan scikit-learn kütüphanesindeki çeşitli regresyon modelleri kullanıldı. Çalışmada, eğitim için hazır hale getirilmiş olan 768 satır ve 8 özellik içeren bir veri kümesi kullanıldı. Veriler önce normalizasyon işlemine tabi tutularak eğitime uygun hale getirildi. Çalışma, kütüphanede bulunan tüm modellerin varsayılan parametre değerleri kullanılarak eğitilmesiyle başladı. Daha sonra, bu modellerin performansları arasından MSE değeri 1,5 altında olan modeller belirlendi. Bu modeller, daha fazla iyileştirme için hiper-parametre optimizasyonuna tabi tutuldu. Bunun sonucunda, CatBoost regresyonu ve Bayes-Rastgele Orman hiper-parametre optimizasyonunun bir arada kullanılması ile 0,997 R2 ve 0,23 MSE skorları bu çalışmadaki en yüksek başarı sonucu olarak elde edildi. Bu çalışma, akıllı binaların yaygınlaşmasıyla birlikte enerji verimliliğini artırmak için Makine Öğrenmesi tekniklerini ve hiper-parametre optimizasyonunu kullanmanın potansiyelini göstermektedir. Teknolojik ilerlemeye paralel olarak, bu tür çalışmalar inşaat ve mimari alanında daha yeşil, sürdürülebilir ve çevre dostu yapıların geleceği için umut vaat etmektedir.
Keywords : Enerji Verimliliği Tahmini, Hiper parametre, Makine Öğrenmesi, Optimizasyon, Regresyon

ORIGINAL ARTICLE URL