Login
Registrati
Reimposta password
Pubblica & Distribuisci
Soluzioni Editoriali
Soluzioni di Distribuzione
Temi
Architettura e design
Arti
Business e Economia
Chimica
Chimica industriale
Farmacia
Filosofia
Fisica
Geoscienze
Ingegneria
Interesse generale
Legge
Letteratura
Linguistica e semiotica
Matematica
Medicina
Musica
Scienze bibliotecarie e dell'informazione, studi library
Scienze dei materiali
Scienze della vita
Scienze informatiche
Scienze sociali
Sport e tempo libero
Storia
Studi classici e del Vicino Oriente antico
Studi culturali
Studi ebraici
Teologia e religione
Pubblicazioni
Riviste
Libri
Atti
Editori
Blog
Contatti
Cerca
EUR
USD
GBP
Italiano
English
Deutsch
Polski
Español
Français
Italiano
Carrello
Home
Riviste
Applied Mathematics and Nonlinear Sciences
Volume 7 (2022): Numero 1 (January 2022)
Accesso libero
Energy-saving technology of BIM green buildings using fractional differential equation
Ya Qin
Ya Qin
,
Mohammed Basheri
Mohammed Basheri
e
Rowa E.E. Omer
Rowa E.E. Omer
| 13 dic 2021
Applied Mathematics and Nonlinear Sciences
Volume 7 (2022): Numero 1 (January 2022)
INFORMAZIONI SU QUESTO ARTICOLO
Articolo precedente
Articolo Successivo
Sommario
Articolo
Immagini e tabelle
Bibliografia
Autori
Articoli in questo Numero
Anteprima
PDF
Cita
CONDIVIDI
Pubblicato online:
13 dic 2021
Pagine:
481 - 490
Ricevuto:
17 giu 2021
Accettato:
24 set 2021
DOI:
https://doi.org/10.2478/amns.2021.2.00085
Parole chiave
buildings’ energy savings prediction
,
GM(1,1) model
,
fractional GM(1,1) model
© 2021 Ya Qin et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Fig. 1
Comparison of actual and forecasted values of each model.
Fig. 2
Distribution scatterplot of prediction and measurement of residential average natural gas consumption.
Fig. 3
Distribution scatterplot of predicted and measured values of average residential power consumption.
Energy-saving potential after residential renovation of different years and types of buildings.
Building life
Building type
<2016
2016–2017
2017–2018
>2018
Detached house
Semidetached dwelling
Row house
Villa
Energy-saving rate, %
56
24
17
3
3
12
20
29
Calculation results of the evaluation indexes of each model.
Error
GM(1,1) model
GM-BP neural network model
Maximum relative error, absolute value,
E
max
, %
46.12
0.47
Average relative error,
ε
ave
, %
7.69
0.08
RMSE (×10
6
)
66.10
1.46