Occupancy modeling using population statistics and machine learning in the residential built environment

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, MİMARLIK ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2024

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: ORÇUN KORAL İŞERİ

Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Ipek Gürsel Dino

Eş Danışman: Sinan Kalkan

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Kentsel Bina Enerji Modellemesinin (KBEM), kentsel çevreye iklim değişikliğinin etkilerini anlamada kentsel tasarım, bina değerlendirmeleri ve enerji sistem stratejilerine katkısının vurgusu, simüle edilen ve gerçek enerji talebi arasındaki performans farkı ile sınanmaktadır. Oluşan bu fark, yetersiz veya yanlış kullanıcı davranışı modellemesine bağlanabilir. Bu tez çalışması, KBEM için veriye dayalı kullanıcı modellemesini geliştirmek için yenilikçi bir metodoloji sunmaktadır. Kullanıcı profillerini, davranışlarını ve etkileşimlerini analiz edip aynı anda modelleyerek KBEM sürecinin performans doğruluğunu artırabilecek deneysel kullanıcı verilerini üretmeyi amaçlamaktadır. İtalya nüfus istatistiklerinden elde edilen verilere dayanarak, bu çalışma, birçok bileşeniyle bütünsel kullanıcı modellemesini modellemek için derin öğrenme tekniklerini dahil eden veriye dayalı bir yaklaşım kullanmaktadır. Çünkü, gerçekçi temsil için, kullanıcı modellemesi, kullanıcıların günlük aktiviteleri ve ritimlerinin kapsamlı bir incelemesini gerektirir.