Scientific Paper: Explainable multi-output ensemble learning for early-stage prediction of building heating and cooling loads

🎓 Научная статья: Прогнозирование нагрузок на отопление и охлаждение зданий 💡 В научном исследовании рассматривается задача раннего прогнозирования нагрузок на отопление и охлаждение зданий. Авторы предлагают подход объясняемого ансамблевого обучения с множеством выходов (explainable multi-output ensemble learning). В качестве основного метода применяется алгоритм случайного леса (Random Forest). Цель работы — повысить точность прогнозирования энергопотребления на начальных этапах проектирования, учитывая влияние ограждающих конструкций здания. Научная новизна заключается в применении данного типа ансамблевых моделей для комплексного прогнозирования нескольких выходных параметров (нагрузок на отопление и охлаждение) с возможностью интерпретации результатов, что важно для оптимизации проектных решений.