I nte rna t io na l J o urna l o f   Rec o nfig ura ble a nd   E m be dd e d Sy s t e m s   ( I J R E S)   Vo l.  14 ,   No .   2 ,  J u ly   20 25 ,   p p .   538 ~ 5 4 5   I SS N:  2089 - 4864 ,  DOI :  1 0 . 1 1 5 9 1 /i j r es . v 14 . i 2 . pp 5 3 8 - 545           538       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij r es.ia esco r e. co m   M a chine learning   m ethods   for ene r g y  sector in  in ter net  o f  things         Rey ha ne  H a f ez i F a rd,   So o de h H o s s eini   D e p a r t me n t   o f   C o mp u t e r   S c i e n c e ,   F a c u l t y   o f   M a t h e ma t i c s   a n d   C o m p u t e r ,   S h a h i d   B a h o n a r   U n i v e r si t y   o f   K e r man ,   K e r man ,   I r a n       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Au g   2 9 ,   2 0 2 3   R ev i s ed   Ma y   1 5 ,   2 0 2 5   A cc ep ted   J u n   1 0 ,   2 0 2 5       T h is  re se a rc h   p a p e r  f o c u se s  o n   e x p lo ri n g   m a c h in e   lea rn in g   st u d ies   a n d   c o n d u c ti n g   a   c o m p a ra ti v e   a n a l y sis  o f   th e ir  a d v a n tag e s,  d isa d v a n tag e s,   im p le m e n tatio n   e n v iro n m e n ts,  a n d   a lg o rit h m s.  A   k e y   a sp e c t  o f  th e   stu d y   in v o lv e s  e v a lu a ti n g   th e   e n e rg y   e ff icie n c y   u si n g   m a c h in e   lea rn in g   a lg o rit h m s   to   p re d ict   e n e rg y   c o n su m p ti o n .   Ad d it i o n a l ly ,   a   f e a tu re   se lec ti o n   a l g o rit h m   is  e m p lo y e d   to   ra n k   th e   f e a tu re s,  with   t h e   h ig h e st - ra n k in g   f e a tu re   id e n ti f ied   a s   o n e   o f   th e   m o st  sig n if ica n t.   T h e   e x p e ri m e n tatio n   is  c o n d u c ted   u sin g   t h e   W e k a   to o l,   in c o r p o ra ti n g   se v e ra l  m a c h in e   lea rn in g   a lg o rit h m s  su c h   a s  li n e a r  re g re ss io n ,   k - n e a re st  n e ig h b o rs,  d e c isio n   stu m p ,   ra d ial  b a sis  f u n c ti o n   ( RBF )   n e tw o rk ,   a n d   iso to n ic  re g re ss io n .   T h e   RBF   a lg o rit h m ,   w h ich   re li e s  o n   RBF ,  sh a re s  si m il a rit ies   w it h   n e u ra l   n e tw o rk   a lg o rit h m s.  Re su lt s  in d ica te  a   m in i m u m   e rro r  v a lu e   o f   1 . 5 4 6   f o r  c o o li n g   lo a d   a n d   1 . 3 6 4   f o r  h e a ti n g   lo a d .   T h e   ra n d o m   f o re st  a lg o rit h m   e m e rg e s  a s  th e   m o st  su it a b le   c h o ice   w it h in   t h e   c o n tex t  o f   th is st u d y .   K ey w o r d s :   Dee p   lear n in g   E n er g y   s ec to r   I n d u s tr ial  i n ter n et  o f   t h i n g s   I n ter n et  o f   t h i n g s   Ma ch i n e  lear n i n g   al g o r it h m s   P r ed ictio n   W ek a   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   So o d eh   Ho s s ein i   Dep ar t m en t o f   C o m p u ter   Scie n ce ,   Facu l t y   o f   Ma th e m atic s   a n d   C o m p u ter     Sh a h id   B ah o n ar   Un iv er s it y   o f   Ker m an   Ker m an ,   I r an   E m ail:  s o _ h o s s ei n i @ u k . ac . ir       1.   I NT RO D UCT I O N   T h e  r ea lm   o f   i n f o r m atio n   tech n o lo g y   is   co n s ta n tl y   e v o lv i n g ,   p ar ticu lar l y   i n   ter m s   o f   co m m u n icat io n   an d   co n n ec ti v it y   ac r o s s   v ar i o u s   lo ca tio n s   a n d   ti m ef r a m e s .   T h e  in ter n et  o f   t h i n g s   ( I o T )   r ef er s   to   th e  in ter co n n ec ted n e s s   a n d   co m m u n icat io n   b et w ee n   d i v er s e  d ev ices  [ 1 ] ,   [ 2 ] .   W ith in   t h e  I o T   f r am e w o r k ,   a   m u ltit u d e  o f   v al u ab le  i n f o r m at io n   is   co llected   an d   u tili ze d   in   s m ar t  g r id   ap p licatio n s   [ 3 ] .   A s   r esear ch er s   s tr i v e   to   i m p le m en t  I o T - b ased   n et w o r k s   i n   p r ac tical  s ce n ar io s   [ 4 ] ,   an   ar ea   o f   f o cu s   lie s   i n   th e  p r ed ictio n   a n d   o p tim izatio n   o f   elec tr icit y   co n s u m p t io n   i n   r esid en tial  b u il d in g s   [ 5 ] .   T h e  escalatin g   g lo b al  en er g y   d e m an d   r esu lti n g   f r o m   p o p u lat io n   g r o w t h   h as  b ec o m e  a  p r ess i n g   co n ce r n   f o r   elec tr icit y   co m p a n ie s ,   e m p h a s izi n g   t h e   s ig n i f ica n ce   o f   ac cu r ate  elec tr ic it y   co n s u m p tio n   f o r ec asti n g .   Fail u r e  to   ef f ec ti v el y   m a n ag e  en er g y   co n s u m p tio n   m a y   lead   to   en e r g y   s h o r tag e s   in   t h e  co m i n g   y ea r s .   T o   ad d r ess   th is   i s s u e,   tw o   ap p r o ac h es  ar e  co m m o n l y   co n s id er ed :  in cr e asin g   e n er g y   p r o d u ctio n   an d   m ax i m izin g   t h e  u tili za tio n   o f   ex i s ti n g   e n er g y   r eso u r ce s .   W h ile  en er g y   p r o d u ctio n   is   a  co s tl y   an d   r es o u r ce - i n ten s i v e  s o lu tio n ,   e m p lo y i n g   p r ev en ti v e   m ea s u r es to   o p ti m ize  a v ailab l e  en er g y   r e s o u r ce s   p r esen ts   a  v iab le  alter n ati v e   [ 6 ] .   Un d o u b ted l y ,   t h e  ad v en t   o f   t h e  I o T   h as  h ad   f ar - r ea ch i n g   i m p licatio n s   i n   o u r   d ail y   l iv e s ,   r esh ap i n g   b o th   o u r   en v ir o n m en t  a n d   s o ciet y   at  lar g e.   C o m m u n ic atio n   s y s te m s   r e s ea r ch er s   o f te n   p r io r itize  th e  co m m u n icatio n   asp ec ts   o f   th e  I o T ,   m is ta k e n l y   o v er lo o k i n g   o th er   cr u cial   f ac to r s   [ 7 ] .   T h e  I o T   s er v es  a s   a   p iv o tal  s o u r ce   o f   n o v el  d ata,   an d   d ata  s cien ce   p lay s   a  cr u cial  r o le  in   en h a n ci n g   t h e  in telli g e n ce   o f   I o T   ap p licatio n s .   Data   s cie n ce   in t eg r ates  v ar io u s   s cie n ti f ic  d is c ip lin es  to   u n co v er   p atter n s   a n d   in s ig h t s   th r o u g h   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       Ma ch in e  lea r n in g   meth o d s   fo r   en erg y  s ec to r   in   in tern et  o f th in g s   ( R ey h a n e  Ha fezi   F a r d )   539   tech n iq u es   li k e  d ata  m i n in g   a n d   m ac h i n e  lear n i n g .   Dif f er en t   d ata  m in in g   m o d els  s u c h   as   n e u r a l     n et w o r k s ,   class i f icatio n ,   an d   clu s ter i n g   m et h o d s   ar e  em p lo y ed   to   ad d r ess   d iv er s e  p r o b le m s   b ased   o n   d ata   ch ar ac ter is tic s   [ 8 ] .   I n   th e  co n tex t  o f   t h e  I o T ,   th e  in d u s tr ial  in ter n et  o f   th i n g s   ( I I o T )   em er g es  as  a  s ig n i f ica n t   f ield   ap p licab le  to   p o w er   p lan ts   [ 9 ] ,   w h i le  also   p r o v in g   u s ef u l  i n   d etec tin g   m al w ar e  w it h i n   en ter p r is e   in f o r m atio n   s y s te m s   [ 1 0 ] .   B y   e n ab li n g   s ea m les s   co m m u n icat io n   b et w ee n   a  m u lti tu d e  o f   co m p u ter s ,   in d iv id u als,  d ata,   an d   p r o ce s s es,  th e  I o T   h o ld s   i m m en s e  p o ten tial  ac r o s s   s e v er al  d o m ai n s ,   en h a n cin g   q u alit y   an d   ef f icie n c y   i n   ar ea s   s u c h   as   m ed ical  s er v ice s ,   s m ar t c ities ,   ag r icu lt u r e,   an d   en er g y   [ 1 0 ] – [ 1 3 ] .   T h is   ar ticle  f o cu s es  o n   t h e  id en ti f icatio n   an d   co m p ar is o n   o f   th e  b e n ef its   a n d   d r a w b ac k s   ass o ciate d   w it h   v ar io u s   m ac h i n e  lear n i n g   an d   d ee p   lear n in g   m eth o d s   in   th e  co n tex t  o f   t h e  I o T   an d   th e  en er g y   s ec to r .   A d d itio n al l y ,   it  e x p lo r es  th e  ex is ti n g   ch alle n g es  w it h i n   th i s   d o m ai n .   Fig u r e  1   p r o v id es  a  th e m atic   class i f icatio n   o f   m ac h i n e  l ea r n in g   a n d   d ee p   lear n in g   ap p licatio n s   s p ec i f ic  to   I o T   an d   th e  en er g y   s ec to r .           Fig u r e  1 .   T h em atic  ta x o n o m y   o f   ML / D L   f o r   I o T   an d   en er g y   s ec to r       Ma h d av i n ej ad   et  a l .  [ 8 ]   ca r r i ed   o u t  an   in - d ep th   s t u d y   o n   th e  I o T ,   w i th   a  s p ec i f ic  e m p h asis   o n   ad d r ess in g   th e  u n iq u e  c h alle n g es  as s o ciate d   w it h   I o T   d ata  in   s m ar t  citie s .   T h e  s tu d y   ex t en s i v el y   ev a lu ated   v ar io u s   m ac h i n e  lear n i n g   m et h o d s   an d   ai m ed   to   p r o v id e  a  co m p r eh en s i v e  clas s if icatio n   o f   alg o r it h m s   t h at   ca n   ef f ec ti v el y   e x tr ac t  v al u ab l e  in s i g h ts   f r o m   d ata.   I n   e s s e n ce ,   th is   cla s s i f icat io n   f ac ilit ate s   th e  id e n ti f icatio n   o f   th e   m o s t  s u itab le  a lg o r it h m   f o r   s p ec if ic   p r o b lem   d o m ai n s ,   e n ab lin g   t h e  e x tr ac ti o n   o f   h i g h er - le v el   in f o r m atio n .   O v er all ,   th e  s t u d y 's  f in d i n g s   in d icate   t h at,   in   t h e  co n tex t  o f   s m ar t  cit y   tr af f i c  d ata,   th e  s u p p o r t   v ec to r   m ac h in e  ( SV M)   m et h o d   is   w id el y   ap p licab le  an d   h i g h l y   e f f ec ti v e.                                                                       S m a rt  M o b il it y   Ne two rk   L a y e r   RF   RL  M e th o d s   Dig it a li z e d   E n e rg y   G e n e r a ti o n     P re v e n ti v e /F a u lt   M a in ten a n c e   Io T  S y ste m   P e rc e p ti o n   Lay e r   Ap p li c a ti o n   Lay e r   En e rg y   S e c to r   De m a n d   S id e   S e rv ice   Re g u latio n   a n d   M a rk e ts   Util it ies   a n d   G e n e r a ti o n   Lea rn in g   M e th o d s f o r  I o T  a n d   E n e rg y   S e c to r   ML  Me th o d s       S VM   K - NN   NB   S u p e r v ise d   Ap p ro a c h e s   Tran sm issio n   a n d   Distri b u ti o n     DL  M e th o d s   S m a rt  Bu il d in g   En e rg y   Eff icie n c y   De m a n d   Re sp o n se   Hy b ri d   Ap p ro a c h e s   S u p e r v ise d   Ap p ro a c h e s   Virtu a l  P o we r  P lan t   En e rg y   M a n a g e m e n t   En e rg y   De m o c ra ti z a ti o n     Distrib u te d   En e rg y   S y ste m s   Op ti m ize d   En e rg y   G rid s    Un su p e rv ise d   Ap p ro a c h e s   M L/ DL  fo r   S e c u rin g   Io T   In terd e p e n d e n t,   In terc o n n e c ted   a n d   S o c ial  En v ir o n m e n ts   K - m e a n s   Ch a ll e n g e s   Io T  a n d   E n e rg y   S e c to r  re late d   Da ta   Au g m e n tatio n   Io T  a n d   E n e rg y   S e c to r  d a ta   P CA   Ne u ra l  Ne two rk   Un su p e rv ise d   Ap p ro a c h e s   Da ta   T h em atic  o f   ML /DL   f o r   I o T   a n d   en er g y   s ec to r   Co m p u tati o n   c o m p lex it y   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,  Vo l.  14 ,   No .   2 ,  J u l y   20 25 :   538 - 5 4 5   540   Sh a h   et  a l .  [ 1 4 ]   co n d u cted   o n   a  r esear c h   v en t u r e  ce n ter ed   ar o u n d   t h e  I o T .   T h eir   g o al  w as  to   in v e s ti g ate  d if f er en t  s tr ateg ie s   to   en h an ce   en er g y   e f f ic ien c y   w h ile  ta k in g   in to   ac co u n t  f ac t o r s   s u ch   as  t h er m a l   co m f o r t,  v i s u al  co m f o r t,  an d   air   q u alit y .   T h r o u g h   th e  u til izatio n   o f   g e n etic  an d   ar tific ial  n eu r al  n e t w o r k   alg o r ith m s ,   th e   r esear ch er s   wer e  ab le  to   p in p o in t  th e  cr u ci al  asp ec ts   th at   i m p ac t   en er g y   co n s u m p t io n   a n d   ef f icien tl y   o p ti m ize  en er g y   u ti lizat io n   w it h i n   s m ar t h o m es.  T h eir   s t u d y   ac co m p li s h ed   t h e  id en ti f icatio n   o f   k e y   f ac to r s   in f l u e n cin g   e n er g y   c o n s u m p tio n   an d   th e  s u cc e s s f u l  o p ti m izat io n   o f   e n er g y   u s ag e  in   s m ar t  h o m e   en v ir o n m e n t s .     Mo ca n u   et  a l .  [ 1 5 ]   in tr o d u ce d   th e  f ac to r ed   f o u r   w a y   co n d itio n al  r estricte d   B o ltz m an n   m ac h in e   ( FFW - C R B M )   ap p r o ac h es  as  s o lu tio n s   f o r   p r ec is e  p r ed ictio n   an d   id en t if ica tio n   o f   e n er g y   f le x ib ilit y   in   s m ar t   m eter - eq u ip p ed   b u ild in g s .   T h e y   lev er ag ed   q u ad r ilater al  B o ltz m a n n   m ac h in e s   to   i m p le m en t  th e s e  m et h o d s .   Su b s eq u e n tl y ,   i n   t h e  e v alu a ti o n   s ta g e,   t h e y   ap p lied   t h e  al g o r ith m   to   a  d ataset  e n co m p as s in g   v ar io u s   en er g y   s a m p les.  T h e  o u tco m e  r ev ea led   th e  alg o r ith m 's  r e m ar k ab le  ca p ab ilit y   n o t  o n l y   i n   ac cu r atel y   p r ed ictin g   en er g y   co n s u m p tio n   le v els b u t   also   in   esti m ati n g   r ea l - t i m e  e n er g y   u s ag e  a n d   d ev ice  u t iliza tio n .   A r d ab ili   et  a l .  [ 1 6 ]   c o n d u cted   th e  I o T   w as  e x a m i n ed   w i th   a  s p ec if ic  e m p h a s is   o n   p r ed ictin g   b u ild i n g   d em a n d   an d   en er g y   co n s u m p tio n .   T h e  r esear ch er s   ev alu ated   an d   co m p ar ed   th e  p er f o r m a n ce   o f   v ar io u s   m ac h in e  lear n i n g   alg o r it h m s ,   s u c h   as  ar tif icial  n eu r al  n et w o r k s ,   m u lti - la y er ed   p er ce p tr o n s ,   an d   SVM,   f o r   th is   p u r p o s e.   A s   a  r esu lt  o f   th ei r   in v esti g atio n ,   th e y   s u cc es s f u ll y   id e n ti f ied   th e  m o s t  ac cu r ate  an d   ef f ec ti v e   alg o r ith m   f o r   p r ed ictin g   en er g y   co n s u m p tio n   i n   b u ild i n g s .   Mo tlag h   et  al .  [ 1 7 ]   d elv ed   in t o   th e  r ea l m   o f   t h e  I o T   in   t h ei r   r esear ch ,   s p ec if icall y   i n v e s ti g ati n g   its   ap p licatio n s   w ith in   e n er g y   s y s te m s   an d   s m ar t  g r id s .   T h eir   s tu d y   en tailed   a  th o r o u g h   an al y s i s   o f   m u ltip le   p ap er s ,   u lti m ate l y   u n co v er i n g   th e  p o ten tial  o f   I o T   ap p licatio n s   i n   b o o s tin g   e n er g y   e f f icien c y .   Mo r eo v er ,   th e y   h ig h li g h ted   h o w   I o T   f ac ilit ates  th e  i m p le m en tatio n   o f   s p e cialize d   co m m u n icat io n   an d   s en s o r   tech n o lo g ie s   tailo r ed   s p ec if icall y   f o r   th e  e n er g y   s ec to r .   Yan   et  a l .  [ 1 8 ]   in tr o d u ce d   a  s tatis tica l  alg o r it h m   ca l led   ef f icien t  d o m in ato r   tr ee   co n s tr u ctio n   ( E DT C ) ,   w h ich   ai m s   to   ev alu ate  n et w o r k   to p o lo g y   a n d   en h an ce   a  lo w - e n er g y   co n s u m p ti o n   to p o lo g y   co n tr o l   alg o r ith m .   T h eir   ap p r o ac h   in v o lv e s   u til izin g   t h e  m a x i m u m   s p an n i n g   tr ee   al g o r ith m   to   estab lis h   a  r eliab le   b ac k b o n e  to p o lo g y .   T o   e x p e d ite  to p o lo g y   co n s tr u c tio n ,   t h e y   d ev is ed   a n   E DT C   alg o r ith m   b ased   o n   g r ap h   co n v o lu tio n al  n et w o r k s   ( GC N) .   I n   th is   m eth o d ,   GC N  i s   tr ain ed   to   p r ed ict  en er g y   co n s u m p tio n   le v els  at   n et w o r k   ed g e s ,   au g m e n ti n g   th e  b asic  E DT C   alg o r ith m .   T h r o u g h   a  r an d o m   co r r elati o n   ex p er i m e n t,  th e   alg o r ith m 's   e f f ec t iv e n es s   w a s   ev al u ated ,   r ev ea li n g   t h at  E DT C   ef f ec tiv e l y   d o u b les  t h e   n et w o r k 's  l if e s p an .   Fu r t h er m o r e,   th e  GC N - b ase d   E D T C   alg o r ith m   y ield s   a   s ig n i f ica n t  i m p r o v e m e n t  in   en er g y   ef f icie n c y ,   ac h iev in g   an   i m p r es s iv e  9 9 % i n cr ea s e.   R az a   et  a l .   [ 1 9 ]   p r esen ted   a  co s t - e f f ec ti v e  ap p r o ac h   f o r   ass es s i n g   e n er g y   d is s ip atio n   in   h ea ti n g ,   v en t ilatio n ,   an d   air   co n d itio n in g   ( HV AC )   s y s te m s   b ased   o n   co n s u m er   b eh a v io r   ( C B B - E W ) .   B y   u tili zi n g   te m p er atu r e  an d   h u m id it y   s e n s o r s ,   th e y   d ev elo p ed   m ac h i n e   lear n in g   m o d els  to   ca p tu r e  HVAC  p er f o r m a n ce .   T h e  C B B - E W   m eth o d   w as   d iv id ed   in to   t w o   co m p o n en ts :  n o n - o cc u p an t  lo s s   ( C B B - EW - NOC)  an d   o cc u p atio n - b ased   lo s s   ( C B B - EW - OC C ) .   T h e  au th o r s   p r o p o s ed   a   tech n iq u e  t h at  lev er a g es  HV AC   s tatu s ,   m o tio n   s e n s o r s ,   a n d   tex t u al  in f o r m atio n   to   d eter m i n e  C B B - EW - NO C .   A d d itio n all y ,   C B B - EW - OC C   w as   ca lcu lated   b y   q u an tify i n g   t h e  d if f er e n ce   b et w ee n   th e   en er g y   co n s u m ed   b y   th e   HV AC   u n i t   in   d esir ed   t h er m al   s etti n g s   an d   th e  e n er g y   co n tr o lled   b y   t h e  u s er .   T h e  s tu d y   als o   in co r p o r ated   th e  u s e  o f   t h e  p r ed icted   m ea n   v o te   ( P MV )   m o d el  to   estab li s h   o p ti m al  te m p er atu r e  s etti n g s   f o r   HVAC  o p er atio n .   T o   ev alu ate  t h eir   p r o p o s ed   m et h o d ,   a  ca s e  s t u d y   w as  co n d u cte d   i n v o l v i n g   u s er s   m a n ag in g   v en tilatio n   u n it s .   T h e  r esu lt s   d e m o n s tr ated   th at  t h e  p r o p o s ed   m o d el  ac h i ev ed   a  h i g h   le v el  o f   ac cu r ac y   i n   p r ed ictin g   HV AC   s tat u s   an d   aid ed   u s er s   i n   id en ti f y i n g   en er g y   lo s s   p atter n s .   Al - Fa h d a w i   [ 2 0 ]   in tr o d u ce s   an   in n o v ati v e  tech n iq u e  th at   lev er ag es  m ac h i n e  le ar n in g   an d   I o T   d ev ices  to   en h a n ce   en er g y   m a n ag e m e n t  i n   s m ar t  b u i ld in g s .   T h e  ap p r o ac h   ad o p ts   a  d ec is io n   tr ee   alg o r it h m   to   ac cu r atel y   f o r ec ast  en er g y   c o n s u m p tio n   p atter n s   an d   o p ti m ize  en er g y   u s a g e  ac co r d i n g l y .   No tab l y ,   th e   o u tco m es  ill u s tr ate  th at  i m p le m en ti n g   t h is   ap p r o ac h   ca n   y ie ld   a  r em ar k ab le  r ed u ctio n   in   e n er g y   co n s u m p t io n   b y   a s   m u c h   as 3 0 %.   Al - Q u ta y r i  [ 2 1 ]   in tr o d u ce s   an   ad v an ce d   ap p r o ac h   th at  h ar n ess es  m ac h in e  lear n i n g   a n d   I o T   d ev ices   f o r   ef f icie n t  en er g y   m an a g e m en t  in   s m ar t  h o m e s .   T h e  ap p r o ac h   em p lo y s   a  s u p p o r t  v ec to r   r eg r ess io n   alg o r ith m   to   ac cu r atel y   f o r ec ast  en er g y   co n s u m p tio n   an d   ef f ec tiv e l y   o p ti m ize  e n er g y   u s ag e.   T h e  o u tco m es   d em o n s tr ate  t h at  i m p le m e n ti n g   th i s   ap p r o ac h   h o ld s   th e  p o te n tial  to   s ig n i f ica n tl y   r ed u ce   e n er g y   co n s u m p tio n   b y   u p   to   2 5 %.   Gh az al  et   a l .  [ 2 2 ]   d is cu s s   th e   u s e  o f   m ac h in e   lear n i n g   ap p r o ac h es  f o r   s u s tai n ab le  cities   u s i n g   I o T .   T h e  au th o r s   p r o p o s e  a  f r a m e w o r k   t h at  i n te g r ates  I o T   an d   m ac h in e  lear n i n g   to   i m p r o v e  u r b an   s u s ta in ab ili t y .   T h e  ad v an tag es  o f   th i s   ap p r o a ch   in cl u d e  i m p r o v ed   r eso u r ce   m an a g e m e n t   an d   r ed u ce d   en v ir o n m e n tal  i m p ac t ,   w h ile  t h e  d is ad v a n ta g es  i n cl u d e  th e  n ee d   f o r   ac cu r ate  d ata  an d   p o ten tial  p r iv ac y   co n ce r n s .   T h e  ar ticle   co n clu d es t h at  t h e  in teg r atio n   o f   I o T   an d   m ac h i n e  lear n i n g   c an   lead   to   m o r e  s u s tain ab le  a n d   ef f icie n t c itie s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       Ma ch in e  lea r n in g   meth o d s   fo r   en erg y  s ec to r   in   in tern et  o f th in g s   ( R ey h a n e  Ha fezi   F a r d )   541   Z h u a n g   e t  a l .   [ 2 3 ]   p r esen t  a  cu tti n g - ed g e  d ata - d r iv e n   p r ed ictiv e  co n tr o l  tech n iq u e  d esig n ed   s p ec if icall y   f o r   s m ar t   HV AC   s y s te m s   i n   I o T - in te g r ated   b u ild in g s .   T h e  m e th o d   co m b in e s   ti m e - s er ie s   f o r ec asti n g   a n d   r ein f o r ce m en t  lear n in g   to   o p ti m ize  s y s te m   p er f o r m a n ce .   E x te n s iv e  te s ti n g   o n   a  s i m u la ted   b u ild in g   r ev ea led   r e m ar k ab le  en h a n ce m en ts   i n   b o th   en er g y   ef f icien c y   a n d   o cc u p an t  co m f o r t,  s u r p ass i n g   t h e   ca p ab ilit ies  o f   co n v en tio n al  c o n tr o l  m et h o d s .   No tab le  ad v an tag e s   o f   th e  ap p r o ac h   in clu d e  im p r o v ed   en er g y   ef f icien c y   a n d   o cc u p an t  co m f o r t.  Ho w e v er ,   it  is   e s s e n t ial  to   n o te  t h at  ac cu r ate  d at a  in p u t s   an d   a m p le   co m p u tatio n al  r eso u r c es a r e  n ec ess ar y   f o r   s u cc e s s f u l i m p le m en tatio n .       2.   RE S E ARCH   M E T H O D   Fig u r e  2   ill u s tr ate s   th e   p r o p o s ed   f r a m e w o r k   f o r   th i s   s t u d y ,   w h ic h   ex p lo r es  t h e  m ac h in e  lear n in g   asp ec t  o f   en er g y   e f f icien c y .   T o   in v est ig ate  t h i s   asp ec t,  th e  r esear ch er s   u ti lized   th e  en e r g y   e f f icien c y   d ata   co llectio n ,   w h ich   is   r ea d il y   a v ailab le  o n   t h e  U C I   w eb s ite   [ 2 4 ] .   I n itiall y ,   t h e  i n tr o d u ce d   d ataset  u n d er w e n t   ev alu a tio n   u s i n g   v ar io u s   m ac h in e  lear n in g   al g o r ith m s   to   p r ed ict  en er g y   co n s u m p tio n .   Su b s eq u en tl y ,   a  f ea t u r e  s elec tio n   al g o r ith m   w as  e m p l o y ed   to   r an k   t h e  f ea tu r e s .   Fe at u r es  w it h   h i g h er   r an k s   w er e  id en ti f ied   as  t h e  b est,   w h ile  t h o s e  w i th   lo w er   r an k s   w er e  e x cl u d ed   f r o m   co n s id e r atio n .   I n   t h is   s t u d y ,   t h e  a m o u n t   o f   h ea ti n g   lo ad ,   co o lin g   lo ad   w it h   th e  h elp   o f   lin ea r   r eg r es s io n ,   k - n ea r est  n eig h b o r s ,   d ec is io n   s tu m p ,  r ad ial  b as is   f u n ctio n   ( R B F )   n et w o r k   an d   is o to n ic  r eg r ess io n   alg o r it h m s   ar e  d eter m in ed .   T h e  R B F  alg o r ith m   i s   eq u iv ale n t  to   th e  n eu r al  n e t w o r k   alg o r it h m   b ase d   o n   th e  r ad ial  b asic  f u n c tio n s .   Usi n g   t h e  co r r elatio n   attr ib u te  ev al  alg o r ith m   i n   co n j u n ctio n   w it h   th e  W e k a  s o f t w ar e,   th e  k e y   f ac to r s   t h at  g r ea tl y   i n f lu e n ce   t h e  p r ed ictio n   o f   h ea ti n g   lo ad   an d   co o lin g   lo ad   ar e  id en tif ied .           Fig u r e  2 .   P r o p o s ed   f r am e w o r k       2 . 1 .     Da t a s et   T h e  d ata  u tili ze d   i n   t h is   s t u d y   w er e  g ath er ed   f r o m   a  to tal   o f   1 2   d iv er s e  b u i ld in g s ,   ea c h   ex h ib it in g   u n iq u e  c h ar ac ter is tic s   s u c h   as   g lazi n g   r eg io n ,   d is tr ib u t io n ,   a n d   o r ien tatio n .   Si m u latio n s   e n co m p a s s i n g   v ar io u s   s etti n g s   w er e  co n d u cted   to   ex p lo r e  th e  i m p ac t  o f   th ese  p ar a m eter s ,   r esu lti n g   in   a  d ataset  o f   7 6 8   b u ild in g   s h ap es.  A  co m p r eh e n s i v e  d ata s et  o f   7 6 8   s a m p les,  co n s i s tin g   o f   8   attr ib u te s ,   w as   f o r m ed ,   p av in g   t h e  w a y   f o r   p r ed ictin g   t w o   v al u ab le  o u tc o m e s .   F u r t h er m o r e,   i f   t h e  r es p o n s es  i n   t h i s   d ataset  ar e  r o u n d ed   to   th e  n ea r es t   in te g er ,   it  ca n   also   b e   ap p r o ac h ed   as  a  m u lti - clas s   class i f ica tio n   p r o b lem   [ 2 5 ] .   T h e  f ea tu r es  alo n g   w it h   th eir   r esp ec tiv e  tar g et s   ar e  clea r l y   d ef i n ed   in   T ab le  1 .       T ab le  1 .   Data   s et  an d   f ea tu r es   V a r i a b l e   d e scri p t i o n   I n p u t   o r   o u t p u t   v a r i a b l e )   X1   R e l a t i v e   c o mp a c t n e ss   X2   S u r f a c e   a r e a   X3   X4   X5   X6   X7   X8   Y1   Y2   W a l l   a r e a   R o o f   a r e a   O v e r a l l   h e i g h t   O r i e n t a t i o n   G l a z i n g   a r e a   G l a z i n g   a r e a   d i st r i b u t i o n   H e a t i n g   l o a d   C o o l i n g   l o a d       2 . 2 .     F e a t ure  s elec t io n   T h e  ev alu atio n   o f   t h e  s ig n i f ic an ce   an d   ef f ec ti v en e s s   o f   t h e  8   m e n tio n ed   f ea tu r es  i s   ca r r ied   o u t  u s in g   th e  co r r elatio n   attr ib u te  e v al  a lg o r ith m .   T h is   al g o r ith m   allo w s   f o r   ass ig n i n g   w e ig h t s   to   th e  f ea tu r e s   b ased   o n                     Star t   Data s et   Featu r e  s elec tio n   Pre d ictio n   b ased   o n   m ac h in e  lear n in g   E v alu atio n   E n d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,  Vo l.  14 ,   No .   2 ,  J u l y   20 25 :   538 - 5 4 5   542   th eir   i m p o r ta n ce   an d   i m p ac t.  B y   d o in g   s o ,   t h e  in f l u en tial  f e atu r es  ca n   b e  p r io r itized ,   w h il e  th e  les s   s i g n if ica n t   o n es  ca n   b e  d is r eg ar d ed .   As  a  r esu lt,  t h e  co n tr ib u tio n   o f   t h e  l ess   s i g n i f ican t  f ea t u r es  to   en er g y   co n s u m p tio n   is   m i n i m ized .     2 . 3 .    E v a lua t i o n   T h r ee   ev alu atio n   cr iter i a,   n am el y   m ea n   ab s o lu te  er r o r   ( MA E )   in   ( 1 ) ,   r o o t  m ea n   s q u ar ed   er r o r   ( R MSE )   in   ( 2 ) ,   an d   r elati v e  a b s o lu te  er r o r   ( R A E )   i n   ( 3 ) ,   alo n g   w it h   r o o t  r elativ e  s q u ar ed   e r r o r   ( R R SE)   in   ( 4 ) ,   ar e  u tili ze d   in   t h is   s t u d y .   T h es e  cr iter ia  ar e  ca lcu lated   u s i n g   t h eir   r esp ec tiv e  f o r m u las d escr ib ed :     = ∑ | ( ) − ′ ( ) | = 1   ( 1 )       = √ ∑ | − ′ | 2 = 1   ( 2 )      = ∑ | ( ) − ′ ( ) | = 1 ( )   ( 3 )      = √ ∑ ( | ′ ( ) − ( ) | ) 2 = 1 ∑ ( ( ) − ( ( ) ) ) = 1   ( 4 )     T h e  f o r m u las  m e n tio n ed   ab o v e  in v o lv e  v ar io u s   v ar iab les.  T h e  v ar iab le    r ep r esen ts   th e  ac t u al  m ea s u r e m en t  q u an tit y ,   s u c h   as  e n er g y   co n s u m p tio n ,   w h ile  ′   s tan d s   f o r   th e   p r ed icted   v alu e.   T h e  v ar iab le     r ep r esen ts   t h e   n u m b er   o f   s a m p les,  an d   ̄   d en o tes  t h e  a v er ag e  v a lu e.   I t ' s   w o r t h   n o ti n g   t h at  t h e  ev al u atio n   v a lu es  p r ese n ted   in   th is   s t u d y   w er e  ca lcu la ted   u s i n g   th e  W ek a  s o f t w ar e.         3.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   T h e  ai m   o f   t h is   s t u d y   is   to   f o r ec ast  t h e  co o lin g   a n d   h ea tin g   tar g e ts .   T o   ac co m p lis h   t h is ,   th r ee   alg o r i th m s ,   s p ec i f icall y   li n ea r   r eg r ess io n ,   k - n ea r est  n e ig h b o r s ,   an d   r an d o m   f o r est,  ar e  em p lo y ed .   T h e  er r o r s   r esu lti n g   f r o m   th e  i m p le m e n ta tio n   o f   th ese  alg o r it h m s   ar e  in d iv id u all y   co m p u ted   f o r   ea ch   s p ec if ic  o b j ec tiv e.   Deta iled   o u tco m es  o f   ap p ly in g   th ese  alg o r it h m s   to   th e  en er g y   ef f ic ien c y   d ata  co llectio n   ca n   b e  r ef er r ed   to   in   T ab les  2   an d   3.       T ab le  2 .   A s s es s m en t o f   co o lin g   lo ad   tar g et  r esu l t   Ev a l u a t i o n   c r i t e r i a / a l g o r i t h ms   L i n e a r   r e g r e ssi o n   K - NN   A d d i t i v e   r e g r e ssi o n   R B F   n e t w o r k   I so t o n i c   r e g r e ssi o n   M A E   2 . 2 7 9   3 . 5 8 0   1 . 5 4 6   3 . 1 5 4   3 . 1 4 6   R M S E   3 . 2 3 7   5 . 5 2 2   2 . 2 6 4   4 . 2 4 7   4 . 2 3 9   R A E   2 6 . 5 3 0   4 1 . 6 7 6   1 7 . 9 9 6   3 6 . 7 2 0   3 6 . 6 3 2   R R S E   3 3 . 9 8 8   5 7 . 9 8 1   2 3 . 7 7 7   4 4 . 5 9 0   4 4 . 5 1 1       T ab le  3 .   A s s es s m en t o f   h ea ti n g   lo ad   tar g et  r esu l t   Ev a l u a t i o n   c r i t e r i a / a l g o r i t h ms   L i n e a r   r e g r e ssi o n   K - NN   A d d i t i v e   r e g r e ssi o n   R B F   n e t w o r k   I so t o n i c   r e g r e ssi o n   M A E   2 . 0 9 2   3 . 3 2 6   1 . 3 6 4   3 . 5 1 4   3 . 4 8 6   R M S E   2 . 9 5 6   5 . 5 3 9   1 . 7 5 8   4 . 6 2 6   4 . 6 3 1   R A E   2 2 . 8 5 5   3 6 . 3 3 9   1 4 . 9 0 7   3 8 . 4 0 6   3 8 . 0 8 1   R R S E   2 9 . 2 8 2   5 4 . 8 5 5   1 7 . 4 1 0   4 5 . 8 1 6   4 5 . 8 6 7       Up o n   r ev ie w in g   T ab les  2   an d   3 ,   it  b ec o m e s   ev id en t  th at  t h e  MA E   cr iter io n   s ta n d s   o u t  a s   th e  m o s t   ef f ec tiv e  ev a lu at io n   m etr ic  f o r   b o th   co o lin g   lo ad   an d   h ea tin g   lo ad   tar g ets.  T h e  ad d itiv e  r eg r ess io n   alg o r ith m   e m er g e s   as   th e   alg o r it h m   w it h   th e  lo w e s t  er r o r   r ates  f o r   b o t h   lo ad   t y p e s .   Sp ec i f icall y ,   th e   i m p le m en tatio n   o f   th e  r an d o m   f o r est  al g o r ith m   y ield s   a  m i n i m u m   er r o r   v alu e   o f   1 . 5 4 6   f o r   c o o lin g   lo ad   an d   1 . 3 6 4   f o r   h ea tin g   lo ad .   T o   v is u all y   co m p ar e  th e   p er f o r m a n ce   o f   th e  t h r ee   alg o r ith m s   f o r   h ea ti n g   lo ad   an d   co o lin g   lo ad   tar g ets,   p lease  r ef e r   to   Fig u r es  3   an d   4 ,   r esp ec tiv el y .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       Ma ch in e  lea r n in g   meth o d s   fo r   en erg y  s ec to r   in   in tern et  o f th in g s   ( R ey h a n e  Ha fezi   F a r d )   543         Fig u r e  3 .   C o o lin g   lo ad   tar g et             Fig u r e  4 .   Hea tin g   lo ad   tar g et       I n   th is   s t u d y ,   th e  co r r elatio n   attr ib u te  ev al  alg o r ith m   is   u t i lized   f o r   p r ed ictin g   th e  o p ti m al  h ea tin g   f ac to r s   a n d   co o lin g   lo ad .   B y   ass i g n in g   w ei g h ts   to   ea ch   f ac to r ,   th is   a lg o r it h m   as s ess e s   t h e  s i g n i f ica n ce   a n d   i m p ac t  o f   v ar io u s   f ea t u r es,  e f f ec ti v el y   f ilter i n g   o u t  lig h t w e ig h t  an d   less   i m p o r tan t  f ea tu r es.  T ab les  4   an d   5   p r esen t  t h e  m o s t   in f l u e n tial  f a cto r s   an d   t h eir   co r r esp o n d in g   w ei g h ts .   T ab les  4   a n d   5   h i g h li g h t   t h at  t h e  o v er al l   h eig h t   f ac to r   e x er ts   t h e  g r ea t est  i n f lu e n ce   o n   t h e  p r ed ictio n ,   w h ile  t h e  g lazi n g   a r ea   f ac t o r   d em o n s tr ates   th e   lo w es t i m p ac t.       T ab le  4 .   Featu r e  s elec tio n   f o r   ac h iev in g   co o lin g   lo ad   tar g ets   A t t r i b u t e   R a n k i n g   O v e r a l l   h e i g h t   0 . 8 9   R e l a t i v e   c o mp a c t n e ss   0 . 6 3   W a l l   a r e a   G l a z i n g   a r e a   0 . 4 2   0 . 2 0     M A E     R M S E     R A E     R R S E   E v al u ati o n   c r i te r i a   M A E     R M S E     R A E     R R S E   E v al u ati o n   c r i te r i a   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,  Vo l.  14 ,   No .   2 ,  J u l y   20 25 :   538 - 5 4 5   544   T ab le  5 .   Featu r e  s elec tio n   f o r   ac h iev in g   h ea tin g   lo ad   tar g ets   A t t r i b u t e   R a n k i n g   O v e r a l l   h e i g h t   0 . 8 8   R e l a t i v e   c o mp a c t n e ss   0 . 6 2   W a l l   a r e a   G l a z i n g   a r e a   0 . 4 5   0 . 2 6       4.   CO NCLU SI O N   In   th i s   p ap er ,   m ac h in e  lear n in g   al g o r ith m s   in   t h e  en er g y   s ec to r   w er e  ex a m i n ed   u s i n g   e n er g y   ef f icien c y   d atase ts .   T h e  s t u d y   w as  p er f o r m ed   in   W ek a  s o f t w ar e  an d   t h e  f iv e   alg o r it h m s ,   n a m el y   li n ea r   r eg r ess io n ,   k - n ea r e s t  n e ig h b o r s ,   d ec is io n   s t u m p ,   R B F  n et w o r k ,   a n d   is o to n ic  r e g r ess io n ,   av ailab le  i n   t h i s   s o f t w ar e  w er e  u s ed .   T h is   s t u d y 's  f i n d in g s   d e m o n s tr ate  th at   alg o r ith m s   i n   t h is   f ie ld   ex h ib i t  p r ec is io n   i n   t h eir   p r ed ictio n s   an d   ar e  ca p ab le   o f   esti m a tin g   r ea l - ti m e  p o w er   co n s u m p tio n   a n d   d ev ic e  u s ag e  d u r atio n .   R e m ar k ab l y ,   t h er e  ex is t  m o d els  th a t  ca n   id e n ti f y   th e  v ar io u s   f ac to r s   i n f lu e n ci n g   e n er g y   co n s u m p t io n   i n   s m ar t   b u ild in g s   an d   ef f ec ti v el y   o p ti m ize  en er g y   u s ag e  u s i n g   t h es e  f ac to r s .   T h er e  ar e   also   m o d els  th at  ca n   ac ti v ate   co m m u n icatio n   a n d   s en s o r   tech n o lo g ies  i n   th e  f ield   o f   en er g y   a n d   p lay   a n   i m p o r ta n t  r o le  in   o p tim izin g   en er g y   co n s u m p tio n   b y   co m b in i n g   r e n e w ab le  e n er g y .   I n   te r m s   o f   f u t u r e  p o s s ib ili ties ,   it   i s   r ec o m m en d ed   to   p r o p o s e  alg o r ith m s   w i th i n   t h is   f ield   th at  ca n   f o r ec ast  th e  in f lu e n ce   o f   d if f er en t  p ar a m eter s   o n   en er g y   co n s u m p tio n .   A d d itio n al l y ,   it   is   cr u cial  th at  th e s e  alg o r it h m s   d e m o n s tr ate  t h e  ca p ac it y   to   m a n a g e  en er g y   u s a g e  ef f ec ti v el y   i n   ex te n s i v e  I o T   n et w o r k s .             RE F E R E NC E S   [ 1 ]   J.  G u b b i ,   R .   B u y y a ,   S .   M a r u s i c ,   a n d   M .   P a l a n i sw a mi ,   “ I n t e r n e t   o f   T h i n g s  ( I o T ) :   A   v i si o n ,   a r c h i t e c t u r a l   e l e me n t s,  a n d   f u t u r e   d i r e c t i o n s, ”   F u t u r e   G e n e r a t i o n   C o m p u t e r  S y s t e m s ,   v o l .   2 9 ,   n o .   7 ,   p p .   1 6 4 5 – 1 6 6 0 ,   2 0 1 3.   [ 2 ]   L .   C .  P i r i s,  D .   R i v e r a ,   I .   M .  M a e st r e ,   E.   D .  L .  H o z ,   a n d   J.  R .   V e l a sco ,   “ A c c e ss  c o n t r o l   me c h a n i sm  f o r   I o T  e n v i r o n me n t s b a se d   o n   mo d e l l i n g   c o mm u n i c a t i o n   p r o c e d u r e s a s re so u r c e s,”   S e n s o rs ( S w i t z e rl a n d ) ,   v o l .   1 8 ,   n o .   3 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s1 8 0 3 0 9 1 7 .   [ 3 ]   A .   L i o t t a ,   “ T h e   c o g n i t i v e   N ET   i s c o m i n g , ”   I EEE   S p e c t ru m ,   v o l .   5 0 ,   n o .   8 ,   p p .   2 6 – 3 1 ,   2 0 1 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / M S P EC . 2 0 1 3 . 6 5 6 5 5 5 7 .   [ 4 ]   T .   Q i u ,   N .   C h e n ,   K .   L i ,   M .   A t i q u z z a man ,   a n d   W .   Z h a o ,   “ H o w   c a n   h e t e r o g e n e o u s  i n t e r n e t   o f   t h i n g s  b u i l d   o u r   f u t u r e :   A   su r v e y , ”   I EEE  C o m m u n i c a t i o n s  S u rv e y s  a n d   T u t o ri a l s ,   v o l .   2 0 ,   n o .   3 ,   p p .   2 0 1 1 – 2 0 2 7 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C O M S T . 2 0 1 8 . 2 8 0 3 7 4 0 .   [ 5 ]   X .   L i ,   J.  W e n ,   a n d   E.   W .   B a i ,   “ D e v e l o p i n g   a   w h o l e   b u i l d i n g   c o o l i n g   e n e r g y   f o r e c a st i n g   mo d e l   f o r   o n - l i n e   o p e r a t i o n   o p t i mi z a t i o n   u si n g   p r o a c t i v e   sy st e m i d e n t i f i c a t i o n , ”   A p p l i e d   E n e r g y ,   v o l .   1 6 4 ,   p p .   6 9 – 8 8 ,   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a p e n e r g y . 2 0 1 5 . 1 2 . 0 0 2 .   [ 6 ]   H .   C h e n ,   T .   N .   C o n g ,   W .   Y a n g ,   C .   T a n ,   Y .   L i ,   a n d   Y .   D i n g ,   “ P r o g r e ss  i n   e l e c t r i c a l   e n e r g y   st o r a g e   s y st e m:   A   c r i t i c a l   r e v i e w , ”   P ro g ress   i n   N a t u r a l   S c i e n c e ,   v o l .   1 9 ,   n o .   3 ,   p p .   2 9 1 – 3 1 2 ,   2 0 0 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p n s c . 2 0 0 8 . 0 7 . 0 1 4 .   [ 7 ]   K .   B a t o o l   a n d   M .   A .   N i a z i ,   “ M o d e l i n g   t h e   i n t e r n e t   o f   t h i n g s:   a   h y b r i d   m o d e l i n g   a p p r o a c h   u si n g   c o m p l e x   n e t w o r k s  a n d   a g e n t - b a se d   mo d e l s,”   C o m p l e x   Ad a p t i v e   S y s t e m s  Mo d e l i n g ,   v o l .   5 ,   n o .   1 ,   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s 4 0 2 9 4 - 0 1 7 - 0 0 4 3 - 1.   [ 8 ]   M .   S .   M a h d a v i n e j a d ,   M .   R e z v a n ,   M .   B a r e k a t a i n ,   P .   A d i b i ,   P .   B a r n a g h i ,   a n d   A .   P .   S h e t h ,   “ M a c h i n e   l e a r n i n g   f o r   i n t e r n e t   o f   t h i n g s  d a t a   a n a l y si s:   a   su r v e y , ”   D i g i t a l   C o m m u n i c a t i o n s  a n d   N e t w o r k s ,   v o l .   4 ,   n o .   3 ,   p p .   1 6 1 – 1 7 5 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . d c a n . 2 0 1 7 . 1 0 . 0 0 2 .   [ 9 ]   S .   D .   M i l i ć ,   Ž .   Đ u r o v i ć ,   a n d   M .   D .   S t o j a n o v i ć ,   “ D a t a   s c i e n c e   a n d   m a c h i n e   l e a r n i n g   i n   t h e   I I o T   c o n c e p t s  o f   p o w e r   p l a n t s, ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   E l e c t ri c a l   Po w e r  a n d   E n e r g y   S y st e ms ,   v o l .   1 4 5 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i j e p e s. 2 0 2 2 . 1 0 8 7 1 1 .   [ 1 0 ]   A .   G a u r a v ,   B .   B .   G u p t a ,   a n d   P .   K .   P a n i g r a h i ,   “ A   c o mp r e h e n si v e   su r v e y   o n   mac h i n e   l e a r n i n g   a p p r o a c h e s  f o r   mal w a r e   d e t e c t i o n   i n   I o T - b a se d   e n t e r p r i se   i n f o r mat i o n   sy st e m,”   En t e r p ri s e   I n f o rm a t i o n   S y st e m s ,   v o l .   1 7 ,   n o .   3 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 1 7 5 1 7 5 7 5 . 2 0 2 1 . 2 0 2 3 7 6 4 .   [ 1 1 ]   B .   D e b a si s   a n d   S .   J a y d i p ,   “ I n t e r n e t   o f   t h i n g s:   A p p l i c a t i o n s  a n d   c h a l l e n g e s  i n   t e c h n o l o g y   a n d   st a n d a r d i z a t i o n , ”   W i rel e ss   Pe rs o n a l   C o m m u n i c a t i o n s ,   v o l .   5 8 ,   n o .   1 ,   p p .   4 9 – 6 9 ,   2 0 1 1 .   [ 1 2 ]   F .   S h r o u f ,   J.   O r d i e r e s,  a n d   G .   M i r a g l i o t t a ,   “ S mart   f a c t o r i e s  i n   I n d u st r y   4 . 0 :   A   r e v i e w   o f   t h e   c o n c e p t   a n d   o f   e n e r g y   man a g e me n t   a p p r o a c h e d   i n   p r o d u c t i o n   b a se d   o n   t h e   I n t e r n e t   o f   T h i n g s  p a r a d i g m, ”   I EE E  I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   I n d u st ri a l   E n g i n e e r i n g   a n d   En g i n e e r i n g   Ma n a g e m e n t ,   v o l .   2 0 1 5 - Ja n u a r y ,   p p .   6 9 7 – 7 0 1 ,   2 0 1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I EEM . 2 0 1 4 . 7 0 5 8 7 2 8 .   [ 1 3 ]   M .   A .   A l - G a r a d i ,   A .   M o h a me d ,   A .   K .   A l - A l i ,   X .   D u ,   I .   A l i ,   a n d   M .   G u i z a n i ,   “ A   S u r v e y   o f   M a c h i n e   a n d   D e e p   L e a r n i n g   M e t h o d s   f o r   I n t e r n e t   o f   T h i n g s  ( I o T )   S e c u r i t y , ”   I EEE   C o m m u n i c a t i o n s  S u rv e y s  a n d   T u t o ri a l s ,   v o l .   2 2 ,   n o .   3 ,   p p .   1 6 4 6 – 1 6 8 5 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C O M S T . 2 0 2 0 . 2 9 8 8 2 9 3 .   [ 1 4 ]   A .   S .   S h a h ,   H .   N a s i r ,   M .   F a y a z ,   A .   L a j i s ,   a n d   A .   S h a h ,   “ A   r e v i e w   o n   e n e r g y   c o n su m p t i o n   o p t i mi z a t i o n   t e c h n i q u e s  i n   I o T   b a se d   smar t   b u i l d i n g   e n v i r o n me n t s , ”   I n f o rm a t i o n   ( S w i t z e rl a n d ) ,   v o l .   1 0 ,   n o .   3 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / i n f o 1 0 0 3 0 1 0 8 .   [ 1 5 ]   D .   C .   M o c a n u ,   E .   M o c a n u ,   P .   H .   N g u y e n ,   M .   G i b e scu ,   a n d   A .   L i o t t a ,   “ B i g   I o T   d a t a   mi n i n g   f o r   r e a l - t i me   e n e r g y   d i s a g g r e g a t i o n   i n   b u i l d i n g s, ”   2 0 1 6   I EEE   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   S y st e m s,  Ma n ,   a n d   C y b e rn e t i c s,   S MC   2 0 1 6   -   C o n f e re n c e   Pro c e e d i n g s ,   p p .   3 7 6 5 – 3 7 6 9 ,   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / S M C . 2 0 1 6 . 7 8 4 4 8 2 0 .   [ 1 6 ]   S .   A r d a b i l i ,   A .   M o sav i ,   a n d   A .   R .   V á r k o n y i - K ó c z y ,   “ B u i l d i n g   E n e r g y   I n f o r mat i o n :   D e man d   a n d   C o n s u m p t i o n   P r e d i c t i o n   w i t h   M a c h i n e   L e a r n i n g   M o d e l s  f o r   S u st a i n a b l e   a n d   S mar t   C i t i e s, ”   L e c t u r e   N o t e s   i n   N e t w o r k s  a n d   S y s t e m s ,   v o l .   1 0 1 ,   p p .   1 9 1 – 2 0 1 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 0 3 0 - 3 6 8 4 1 - 8 _ 1 9 .   [ 1 7 ]   N .   H .   M o t l a g h ,   M .   M o h a mm a d r e z a e i ,   J.  H u n t ,   a n d   B .   Z a k e r i ,   “ I n t e r n e t   o f   t h i n g s  ( I o T)   a n d   t h e   e n e r g y   s e c t o r , ”   En e r g i e s ,   v o l .   1 3 ,   n o .   2 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e n 1 3 0 2 0 4 9 4 .   [ 1 8 ]   P .   Y a n ,   S .   C h o u d h u r y ,   F .   A l - T u r j man ,   a n d   I .   A l - O q i l y ,   “ A n   e n e r g y - e f f i c i e n t   t o p o l o g y   c o n t r o l   a l g o r i t h m  f o r   o p t i m i z i n g   t h e   l i f e t i me   o f   w i r e l e ss  a d - h o c   I o T   n e t w o r k s  i n   5 G   a n d   B 5 G , ”  C o m p u t e r   C o m m u n i c a t i o n s ,   v o l .   1 5 9 ,   p p .   8 3 – 9 6 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o mco m. 2 0 2 0 . 0 5 . 0 1 0 .   [ 1 9 ]   R .   R a z a ,   N .   U .   H a ss a n ,   a n d   C .   Y u e n ,   “ D e t e r mi n a t i o n   o f   c o n su me r   b e h a v i o r   b a se d   e n e r g y   w a st a g e   u si n g   I o T   a n d   mac h i n e   l e a r n i n g , ”   E n e r g y   a n d   B u i l d i n g s ,   v o l .   2 2 0 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e n b u i l d . 2 0 2 0 . 1 1 0 0 6 0 .   [ 2 0 ]   S .   S .   A l - F a h d a w i ,   “ A   M a c h i n e   L e a r n i n g   A p p r o a c h   f o r   En e r g y   M a n a g e me n t   i n   I o T - B a se d   S mart  B u i l d i n g s,”   I EEE  Ac c e ss ,   p p .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       Ma ch in e  lea r n in g   meth o d s   fo r   en erg y  s ec to r   in   in tern et  o f th in g s   ( R ey h a n e  Ha fezi   F a r d )   545   1 2 1 7 8 – 1 2 1 8 8 9 ,   2 0 2 0 .   [ 2 1 ]   M .   A .   A l - Q u t a y r i ,   “ A   M a c h i n e   L e a r n i n g   A p p r o a c h   f o r   En e r g y   M a n a g e me n t   i n   I o T - B a se d   S mart  H o me s,”   I EEE  Ac c e ss ,   p p .   1 1 5 0 8 – 1 1 5 2 0 ,   2 0 2 1 .   [ 2 2 ]   T .   M .   G h a z a l ,   M .   K .   H a sa n ,   M .   A h mad ,   H .   M .   A l z o u b i ,   a n d   M .   A l sh u r i d e h ,   “ M a c h i n e   L e a r n i n g   A p p r o a c h e s  f o r   S u st a i n a b l e   Cit i e s  U s i n g   I n t e r n e t   o f   T h i n g s, ”   S t u d i e s   i n   C o m p u t a t i o n a l   I n t e l l i g e n c e ,   v o l .   1 0 5 6 ,   p p .   1 9 6 9 – 1 9 8 6 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 0 3 1 - 1 2 3 8 2 - 5 _ 1 0 8 .   [ 2 3 ]   D .   Z h u a n g ,   V .   J .   L .   G a n ,   Z .   D .   T e k l e r ,   A .   C h o n g ,   S .   T i a n ,   a n d   X .   S h i ,   “ D a t a - d r i v e n   p r e d i c t i v e   c o n t r o l   f o r   smar t   H V A C   sy st e m  i n   I o T - i n t e g r a t e d   b u i l d i n g s  w i t h   t i me - se r i e s  f o r e c a st i n g   a n d   r e i n f o r c e me n t   l e a r n i n g , ”   A p p l i e d   En e rg y ,   v o l .   3 3 8 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a p e n e r g y . 2 0 2 3 . 1 2 0 9 3 6 .   [ 2 4 ]   A .   T san a s  a n d   G .   X i f a r a ,   “ En e r g y   Ef f i c i e n c y , ”   U C   I rv i n e   M a c h i n g   L e a rn i n g   R e p o s i t o ry ,   2 0 1 2 ,   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p s: / / a r c h i v e . i c s. u c i . e d u / d a t a se t / 2 4 2 / e n e r g y + e f f i c i e n c y .   [ 2 5 ]   A .   T san a s  a n d   G .   X i f a r a ,   “ A c c u r a t e   q u a n t i t a t i v e   e st i m a t i o n   o f   e n e r g y   p e r f o r man c e   o f   r e si d e n t i a l   b u i l d i n g s  u s i n g   st a t i s t i c a l   mac h i n e   l e a r n i n g   t o o l s,”   E n e r g y   a n d   Bu i l d i n g s ,   v o l .   4 9 ,   p p .   5 6 0 - 5 6 7 ,   2 0 1 2 ,   d o i :   / 1 0 . 1 0 1 6 / j . e n b u i l d . 2 0 1 2 . 0 3 . 0 0 3 .             B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       Re y h a n e   H a f e z i   F a r d           re c e iv e d   B. S .   d e g re e   in   c o m p u ter  sc ien c e   2 0 1 9   f ro m   Ya z d   a n d   n o w ,   h is  p u rs u in g   M . S .   d e g re e   in   S h a h id   Ba h o n a r  U n iv e rsity   o f   Ke r m a n .   His  a re a   o f  in tere sts  in c lu d e   m a c h in e   lea r n in g   a n d   d a ta  m in in g .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :   h a f e z i f a rd . re y h a n e h @g m a il . c o m .         S o o d e h   H o ss e i n i           re c e iv e d   B. S .   d e g re e   in   c o m p u ter  sc ien c e   2 0 0 4   f ro m   S h a h id   Ba h o n a r  U n iv e rsity   o f   Ke r m a n   a n d   t h e   M . S c .   a n d   P h . D.   i n   c o m p u ter  e n g in e e rin g   so f twa re   f ro m   Ira n   Un iv e rsit y   o f   S c ien c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   in   2 0 0 7   a n d   2 0 1 6 ,   re sp e c ti v e l y .   He r  m a in   re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   m a c h in e   lea rn in g ,   c y b e r  se c u rit y   a n d   c o m p u ter  si m u latio n .   S h e   h a s   p u b li sh e d   se v e ra l  p a p e rs  in   in t e rn a ti o n a l  j o u r n a ls  a n d   c o n f e re n c e s.  Cu rre n tl y ,   sh e   is  a n   a ss o c iate   p ro f e s so r  a t  De p a rt m e n t  o f   Co m p u ter  S c ien c e ,   S h a h id   Ba h o n a r  Un iv e rsit y   o f   Ke r m a n ,   Ke r m a n ,   Ira n .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  so _ h o ss e in i @u k . a c . ir .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.