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J-GLOBAL ID：201702274566635513   整理番号：17A1634019

IHMM MLRを経た建物における環境センサベース占有率推定【Powered by NICT】

Environmental Sensors-Based Occupancy Estimation in Buildings via IHMM-MLR

著者 (4件)： Chen Zhenghua (Department of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Zhu Qingchang (Department of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Masood Mustafa Khalid (Department of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Soh Yeng Chai (Department of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Informatics  (IEEE Transactions on Industrial Informatics)
巻： 13  号： 5  ページ： 2184-2193  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1434A  ISSN： 1551-3203  CODEN： ITIICH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 建物における占有推定は暖房,換気および空調制御,空間モニタリングと緊急避難のような種々の応用に有用である。占有率データにおける時間依存性の考察のために,隠れMarkovモデル(HMM)は,占有推定に有効であることが示されている。しかし,種々の時間インスタンスのための占有動力学の不変時間依存性を仮定した従来のHMMは非現実的である。さらに,連続観測の観点から放出確率のためのGaussの混合物を利用する従来のHMMの性能は官能データ中のノイズの影響を受けやすいことができる。これらの問題を解決するために,本論文では,非侵入環境センサを用いた建物占有率推定のための,すなわち,多項ロジスティック回帰(IHMM MLR)をもつ不均一隠れMarkovモデル,新しいアーキテクチャを提案した。時不変遷移確率行列を用いる代わりに,著者らは種々の時間インスタンスのための時間依存性を捉えることができ,時間依存(不均一)遷移確率行列を適用した。放出確率,MLR,効率的な確率的モデルを採用した。オンラインとオフライン占有推定方式は,それぞれリアルタイムで正確な長期応用のために提示される。実実験は筆者らの提案アプローチの有効性を示した。Copyright 2017 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： 計算機アーキテクチャ ,  時間依存性 ,  *占有率 ,  不変性 ,  雑音 ,  隠れMarkovモデル ,  *センサ ,  確率モデル ,  遷移確率
準シソーラス用語： 実時間 ,  オンライン ,  ロジスティック回帰分析 ,  連続観測 ,  緊急避難 ,  空調制御 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 二次電池  (YB04030K)

タイトルに関連する用語 (5件)： MLR ,  建物 ,  環境 ,  占有率 ,  推定