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J-GLOBAL ID：201602253237312839   整理番号：16A1209607

スマートなビルのための集団文脈異常検出フレームワーク【Powered by NICT】

Collective contextual anomaly detection framework for smart buildings

著者 (5件)： Araya Daniel B. (Electrical and Computer Engineering, Western University, London, Ontario, Canada, N6A 5B9) ,  Grolinger K. (Electrical and Computer Engineering, Western University, London, Ontario, Canada, N6A 5B9) ,  ElYamany Hany F. (Electrical and Computer Engineering, Western University, London, Ontario, Canada, N6A 5B9) ,  Capretz Miriam A. M. (Electrical and Computer Engineering, Western University, London, Ontario, Canada, N6A 5B9) ,  Bitsuamlak G. (Civil and Environmental Engineering, Western University, London, Ontario, Canada, N6A 5B9)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IJCNN  ページ： 511-518  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 建築物はかなりの量の全世界のエネルギー消費の原因となり,結果として全体的な炭素排出量のかなりの部分を占めている。さらに,建築物はエネルギー効率目標を達成するために支援するための大きな可能性を持っている。,省エネルギーはターゲット建物は,環境影響の低減に顕著な貢献ができることを目標。今日のスマート建物は異常なエネルギー消費行動の検出と診断の目的でエネルギー使用を監視することによってエネルギー効率を達成した。本研究では,スライディングウィンドウアプローチを使用し,通常消費パターンを認識するためのオートエンコーダを訓練するために生成されたおよび文脈的特徴とともに歴史的センサデータを統合する一般的な集団文脈異常検出(CCAD)フレームワークを提案した。続いて,感度と特異性を最適化するしきい値を決定することにより,フレームワークは異常な消費行動を同定した。Powersmithsによって提供された実世界データを用いて異なる特徴を用いて訓練された二つのモデル,カナダ,オンタリオ州,Bramptonを比較した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 省エネルギー ,  エネルギー消費 ,  環境影響 ,  カナダ ,  二酸化炭素排出量 ,  オンタリオ州 ,  *エネルギー効率 ,  最適化
準シソーラス用語： 消費行動 ,  特異性 ,  *異常検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 計測機器一般  (AD02000X) ,  符号理論  (ND02030R) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： ビル ,  集団 ,  文脈 ,  異常検出 ,  フレームワーク