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J-GLOBAL ID:201702297892572119   整理番号:17A1384923

自動化ARXモデル同定法のための新しい特徴選択アルゴリズムによる建築性能評価【Powered by NICT】

Building performance evaluation through a novel feature selection algorithm for automated arx model identification procedures
著者 (5件):
資料名:
巻: 150  ページ: 432-446  発行年: 2017年 
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)
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ARXモデルは,不十分なモニタリングデータからの連続的な建物性能を評価する有効な手段である。しかし,右モデルの特徴を選択することはNP困難である。情報入力の最小部分集合を発見する問題は様々な分野で広く研究されているが,建物性能評価のための最適モデルを見出すための自動的,高速,かつ信頼できる手順はまだ不明である。欲張り相関スクリーニング(GCS)と呼ばれる新しい特徴選択アルゴリズム,入力と出力の間の相関を最大化し,入力間の相互相関を最小化する貪欲による時間で可能性のある解決策を同定することを提案した。これら二つの目的が競合して,最良のトレードオフをもたらした。これらの中で,最良のモデルは,相関の調整された係数と残差の相関のようなフィルタと品質基準を適用して自動選択される。提案した発見的方法の性能の最良使用アルゴリズムの二と比較した,特徴選択のためのGRASPとNSGA II(非支配ソーティング遺伝的アルゴリズム)である。実際の事例研究への適用は,提案した方法は,建物の性能評価における特徴選択の問題を解決する効率的かつ信頼性高く ことを実証した。モデル生成は自動で,故障を検出し,短期予測制御を行うために,ビル管理システム(BMS)への統合のための理想的である。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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建築設備一般  ,  建築環境一般 

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