文献

J-GLOBAL ID：201702245895358071   整理番号：17A1384048

エネルギー需要に及ぼす都市形態の影響を評価するためのニューラルネットワークに基づく空間明示的方法論的フレームワーク【Powered by NICT】

A spatially-explicit methodological framework based on neural networks to assess the effect of urban form on energy demand

著者 (6件)： Silva Mafalda C. (Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, Porto, Portugal) ,  Silva Mafalda C. (INEGI - Instituto de Ciencia e Inovacao em Engenharia Mecanica e Engenharia Industrial, Porto, Portugal) ,  Horta Isabel M. (Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, Porto, Portugal) ,  Leal Vitor (Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, Porto, Portugal) ,  Oliveira Vitor (Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, Porto, Portugal) ,  Oliveira Vitor (CITTA - Centro de Investigacao do Territorio, Transportes e Ambiente, Porto, Portugal)
資料名： Applied Energy  (Applied Energy)
巻： 202  ページ： 386-398  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0097A  ISSN： 0306-2619  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： 都市形態は,エネルギー需要と,都市域でのGHG排出の重要なドライバである。しかし,都市形態とエネルギーに関する研究は扇形であり,そのエネルギー需要に都市の物理的構造の影響の完全な理解を提供することができていない。最も一般的なアプローチは,建物内の工学モデル,および輸送の統計的モデルを特徴とする。本研究では,三つの異なるエネルギー利用建築物における環境加熱と冷却,および移動を完全に考慮した都市形態とエネルギーの間のリンクの特性化に貢献することを目指した。高分解能方法論を提案した。は,空間的に明確な特性を有する分析を提供するためにGISを適用し,ニューラルネットワークは関連する都市形態の指標に基づくエネルギー需要をモデル化した。結果は全体的なエネルギー需要に都市形態指標の影響は無視されていないことを確認した。特に,床の数,歩行範囲内に活性の多様性,床面積とブロックの細分化が解析した事例研究の全体的なエネルギー需要に大きな影響を証明した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *都市 ,  高分解能 ,  都市域 ,  *エネルギー需要 ,  モデリング ,  事例研究 ,  歩行 ,  扇形 ,  キャラクタリゼーション
準シソーラス用語： 細分化 ,  床面積 ,  エネルギー利用 ,  工学モデル ,  *都市形態 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 都市形態 ,  エネルギー需要 ,  モデル ,  人工ニューラルネットワーク ,  GIS

分類 (1件)： エネルギー消費・省エネルギー  (LD01000B)

タイトルに関連する用語 (6件)： エネルギー需要 ,  都市形態 ,  評価 ,  ニューラルネットワーク ,  方法論 ,  フレームワーク