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Data-driven simple thermal models: The importance of the parameter estimates

机译：数据驱动的简单热模型：​​参数估计的重要性

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A simple 1st order data-driven lumped parameter model of a domestic building is developed to explore the effect of using different model parameter values in the model outputs. The adequacy of the Ordinary Least Square estimation technique is explored. Results show that an improved fit to the measured data can be achieved by varying the initial model parameter values of capacitance (up to 78%), resistance (-46%) and effective window area (-59%). This highlights the importance of having a reference set of parameters based on the known physical characteristics of the building. Finally, the model residuals are deemed appropriate to inform the decision making process for further model development.
机译：制定了一个简单的1阶数据驱动的国内建筑物的数据驱动的集总参数模型，以探讨在模型输出中使用不同型号参数值的效果。探讨了普通最小二乘估计技术的充分性。结果表明，通过改变电容的初始模型参数值（高达78％），电阻（-46％）和有效窗口区域（-59％），可以实现改进的拟合。这突出了基于建筑物的已知物理特性具有参考参数集的重要性。最后，模型残差被认为是适当的，以告知决策过程进行进一步的模型开发。

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