پیشبینی بار انرژی ساختمان ها با الگوریتم های یادگیری ماشین در پایتون
سایت خانه پروژه یکی از بزرگترین سایتهای فروش فایل و پروژه در کشور است که با قرار دادن هزاران پروژه در حوزه ها و رشته های مختلف به مرجعی برای دانشجویان و شرکت های تجاری برای دریافت پروژه های آماده تبدیل شده است.در زیر پروژه ای آماده با موضوع “پیشبینی بار انرژی ساختمان ها با الگوریتم های یادگیری ماشین در پایتون” برای شما عزیزان قرار داده شده که توضیحات آن را در ادامه میتوانید مشاهده نمایید.
پایتون:
زبان برنامه نویسی پایتون» (Python Programming Language)، زبانی با یادگیری آسان محسوب میشود. و از همین رو بسیاری از برنامهنویسهای تازهکار آن را به عنوان اولین زبان برنامهنویسی خود برمیگزینند. زیرا پایتون به عنوان یک «زبان همهمنظوره» (General-Purpose Language) ساخته و توسعه داده شده و محدود به توسعه نوع خاصی از نرمافزارها نیست. همچنین، پایتون در میان جوامع علمی از محبوبیت فوقالعادهای برخوردار است. زیرا از آن برای محاسبه معادلات پیچیده و تحلیلهای داده استفاده میشود.
با رشد علم داده، محبوبیت زبان برنامه نویسی پایتون به عنوان یک زبان علمی اوج گرفت. کتابخانههای «یادگیری ماشین» (Machine Learning) بسیار زیادی به زبان برنامه نویسی پایتون نوشته شدهاند. در عین حال، ابزارهای زیادی نیز با فراهم آوردن امکان استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون، انجام پروژههای یادگیری ماشین را آسانتر میسازند.
توضیحات پروژه :
عنوان : پیشبینی بار انرژی ساختمان ها با الگوریتم های یادگیری ماشین در پایتون
موضوع این پروژه آماده، پیشبینی بار انرژی ساختمان ها با الگوریتم های یادگیری ماشین در پایتون می باشد.
پیشبینی بار انرژی ساختمانها یکی از مسائل کلیدی در حوزه طراحی پایدار و مدیریت مصرف انرژی به شمار میآید. در این پژوهش از دادههای مجموعه UCI Energy Efficiency شامل هشت ویژگی مرتبط با طراحی ساختمان (فشردگی نسبی، مساحت سطوح، ارتفاع، جهتگیری، سطح و توزیع شیشه) و خروجی بار گرمایشی (Heating Load) استفاده شده است. پس از انجام پیشپردازش دادهها شامل بررسی آماری، حذف مقادیر پرت و نرمالسازی، دادهها به دو بخش آموزش و آزمون تقسیم شدند. سپس هفت الگوریتم مختلف شامل رگرسیون خطی، رگرسیون چندجملهای، KNN، درخت تصمیم، جنگل تصادفی، XGBoost و شبکه عصبی پرسپترون چندلایه بر روی دادهها اعمال گردید. معیارهای ارزیابی MAE، MSE، RMSE و R² برای مقایسه عملکرد مدلها بهکار گرفته شد. نتایج نشان داد که مدلهای مبتنی بر درخت و شبکه عصبی نسبت به مدلهای ساده عملکرد دقیقتری داشتهاند و در میان آنها XGBoost بهترین نتیجه را با مقدار R² بالا و خطای کم به دست آورده است. تحلیل اهمیت ویژگیها با استفاده از روش SHAP نشان داد که فشردگی نسبی (X1) و مساحت سطح (X2) بیشترین تأثیر را در پیشبینی بار انرژی دارند. یافتههای این پژوهش نشان میدهد که بهکارگیری روشهای یادگیری ماشین میتواند ابزاری مؤثر برای برآورد بار انرژی و پشتیبانی تصمیمگیری در طراحی ساختمانهای کممصرف باشد.
نحوه خرید و دانلود فایلهای پروژه :
جهت دانلود فایل های این پروژه ابتدا آن را از طریق لینک خرید به سبد خرید خود اضافه کنید و بعداز آن به سبد خرید رفته و مراحل پرداخت هزینه را تکمیل نمایید.
به محض واریز هزینه پروژه “پیشبینی بار انرژی ساختمان ها با الگوریتم های یادگیری ماشین در پایتون” لینک دانلود پروژه به شما نمایش داده می شود.
فایل های پروژه بصورت 100% تست شده و تمامی فایلها سالم می باشند.
سفارش پروژه مشابه :
اگر این پروژه نیازهای شما را برطرف نمی کنید میتوانید به صفحه انجام پروژه پایتون مراجعه نموده و از طریق راه های گفته شده توضیحات پروژه خود را برای ما ارسال نمایید.
مشاهده و خرید پروژه های مشابه :
در سایت خانه پروژه می توانید پروژه های مشابه زیادی را مشاهده و درصورتی که با نیازتان همخوانی داشت آن را خریداری و دانلود نمایید.جهت مشاهده این پروژه ها به صفحه پروژه های آماده پایتون و پروژه های آماده یادگیری ماشین مراجعه نمایید.






نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.