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J-GLOBAL ID：201402261690045893   整理番号：14A0563818

都市のヒートアイランド現象における屋内の温度条件 人工ニューラルネットワークおよび回帰法予測の比較

Indoor thermal condition in urban heat island: Comparison of the artificial neural network and regression methods prediction

著者 (3件)： ASHTIANI Arya (Dep. of Building, Civil and Environmental Engineering, Concordia Univ., Montreal, Canada H3G 1M8) ,  MIRZAEI Parham A. (Architecture and Built Environment Dep., The Univ. of Nottingham, Nottingham NG7 2RD, GBR) ,  HAGHIGHAT Fariborz (Dep. of Building, Civil and Environmental Engineering, Concordia Univ., Montreal, Canada H3G 1M8)
資料名： Energy and Buildings  (Energy and Buildings)
巻： 76  ページ： 597-604  発行年： 2014年06月 
JST資料番号： A0199A  ISSN： 0378-7788  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 都市化(都市のヒートアイランド(UHI))の副作用は,周囲温度の増加であることが良く知られている。それは,屋内の環境温度の上昇,熱的快適性の減少,冷房需要の増加および特に高齢者や換気が悪い建物に住んでいる人々のような脆弱な人々に病的状態と死を関連づける熱に導く。したがって,都市が緊急対策を提供することができるために,極端な熱波中に予測手段でできるようにされることは避けられない。この目的のために,測候所で記録された屋外条件に基づいて屋内条件を予言する専門のツールを開発することが極めて重要である。信頼できる警戒システムを開発するために,人工ニューラルネットワーク(ANN)および回帰法が提案され,近隣パラメーターに関して適用を予測する屋内気温に対して試験された。最も実際的なアプローチを見つけるために,モデルのクロス比較を開発モデルの収集と予測性能を示すために,2つの異なるレベルのシミュレーションによって行なった。一般に,ANNモデルは,屋内の乾球温度を予言する際によりよい精度を示したが,実行はより複雑だった。Copyright 2014 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *ヒートアイランド ,  *ニューラルネットワーク ,  *都市化 ,  温度 ,  *回帰分析 ,  室温 ,  異常気象 ,  *警報システム ,  環境温度 ,  *熱波
準シソーラス用語： ヒートアイランド現象 ,  室内温度 ,  人工ニューラルネットワーク

分類 (1件)： 建築環境一般  (RB02010T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 都市 ,  ヒートアイランド現象 ,  屋内 ,  温度条件 ,  人工ニューラルネットワーク ,  予測