A novelty prediction approach of natural daylight in classroom using ANFIS model

Tiến sĩLê Hùng TiếnTiến sĩTrương Quốc TríKỹ sưNguyễn Văn Tùng

Khoa Kỹ Thuật

Thể loại: Kỷ yếu

Sơ lược nội dung

Natural daylight plays an important role in energy consumption of buildings. Natural daylight passing through the building facades effects the working space inside the room. According to the LEEDv4 standard, in order to evaluate the ability of natural daylight inside the rooms, some technical quantities are commonly employed such as sDA, ASE, and DF. However, numerical simulation techniques usually take a lot of time and computer resources. In this study, we surveyed and evaluated different sizes of Box-framed louvres facades and propose a novelty prediction approach, named ANFIS which composes of the human experience and artificial intelligence. This method predicts the coefficients of natural daylight through the building façade affect. By using the Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System technique (ANFIS), the result shows a great accuracy on prediction. Keywords: Natural Daylight, Daylight Factor, Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System, Machine Learning

Thông tin chung
Thể loại
Kỷ yếu
Năm xuất bản
05 Thg11 2021
Ngôn ngữ gốc
Tiếng Anh
Tạp chí công bố
AIP Conference Proceedings
Ấn phẩm số
Vol. 2420, Issue. 1
Loại tạp chí
Danh mục Scopus
ISBN: 978-0-7354-4137-8
Chất lượng
Không phân Q

Tài liệu tham khảo

Để đọc toàn văn của bài báo này, bạn có thể yêu cầu một bản sao đầy đủ trực tiếp từ các tác giả.