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J-GLOBAL ID:201502236820385180   整理番号:15A0067848

RBFNNを用いたオフィス照明制御の照明モデリング法

Illumination Modeling Method for Office Lighting Control by Using RBFNN
著者 (6件):
資料名:
巻: E97.D  号: 12  ページ: 3192-3200 (J-STAGE)  発行年: 2014年 
JST資料番号: U0469A  ISSN: 1745-1361  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 英語 (EN)
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本論文はオフィスビル内の照度分布を制御できる,照明制御の照明モデリング法を提示した。アルゴリズムは照明センサからのデータを用いて動径基底関数ニューラルネットワーク(RBFNN)を訓練する。RBFNNを用いて,1)オフィス内での各照明器具から異なる場所への照度寄与,2)オフィス内における自然照度の寄与,を計算できる。この方式と少数のセンサを用いて,照明制御アルゴリズムにおける人工・自然光光源双方からの詳細な照明寄与を提示できる。DIALuxを用いてシミュレーションを行い,モデリング法の実現可能性と精度を証明した。(翻訳著者抄録)
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分類 (2件):
分類
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人工知能  ,  照明一般・理論 
引用文献 (19件):
  • [1] C. Aghemo, L. Blaso, A. Pellegrino, “Building automation and control systems: A case study to evaluate the energy and environmental performances of a lighting control system in offices,” Automation in Construction, vol.43, pp.10-23, 2014.
  • [2] M. Miki and T. Hiroyasu, “Parallel distributed optimization method based on resource addition and reduction,” Transactions of the Japan Society of Mechanical Engineers. A, vol.66, pp.411-418, 2000.
  • [3] M. Miki, T. Hiroyasu, and R. Nagano, “Development of intelligent lighting system based on distributed optimization by resource addition and reduction method,” The Science And Engineering Review Of Doshisha University, vol.45, no.4, pp.213-220, 2005.
  • [4] D. Caicedo and A. Pandharipande, “Distributed illumination control with local sensing and actuation in networked lighting systems,” IEEE Sensors Journal, vol.13, pp.1092-1104, 2013.
  • [5] W. Si, H. Ogai, T. Li, M. Ogawa, K. Hirai, and H. Takahashi, “Energy saving system for office lighting by using PSO and ZigBee network,” Simulated Evolution and Learning, Lecture Notes in Computer Science, vol.6457/2010, pp.667-676, Springer, 2010.
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