Search

Sonzamanlarda fosil yakıtların tükenmesiyle beraber enerji verimliliği kavramıoldukça önem kazanmıştır. Özellikle kapalı alanlarda enerji tüketimi en fazlaısıtma ve soğutma işlemleri için harcanmaktadır. Enerji fiyatları da göz önündebulundurulduğunda insanlar artık ısı yalıtımlı binaları tercih etmektedir. Buyüzden yapıların enerji sınıflarının doğru olarak belirlenmesi oldukça önem arzetmektedir. Bu çalışmada yapılardaki ısıtma ve soğutma yükü sınıflarının k-enyakın komşuluk (k-EK), Destek Vektör Makineleri (DVM) ve Karar Ağaçlarıyöntemleri ile belirlenmesi önerilmektedir. Böylelikle oluşturulan modellereyapı özellikleri girilerek herhangi bir ölçüm yapmadan yapıların ısıtma vesoğutma yükü sınıfları tahmin edilebilecektir. Bu amaçla UCI veri havuzundanenerji verimliliği veri seti kullanılarak k-en yakın komşuluk, destek vektörmakineleri ve karar ağaçları yöntemleri ile sınıf tahminleri yapılmıştır. Buçalışmada soğutma yükü sınıfı tahmini ve ısıtma yükü sınıfı tahmini ayrı ayrıyapılmış olup sınıflandırma başarı oranı hesaplanırken Birini Dışarıda BırakÇapraz Doğrulama (BDBÇD) yöntemi kullanılmıştır. Sonuçlar yapıların ısıtma vesoğutma yükü sınıfları tahminlerinin makina öğrenme algoritmaları tarafındanbaşarılı şekilde yapıldığını göstermektedir.