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J-GLOBAL ID：201802223993356757   整理番号：18A0843983

RUP 二酸化炭素センサによる大規模室利用予測【JST・京大機械翻訳】

RUP: Large Room Utilisation Prediction with carbon dioxide sensor

著者 (3件)： Arief-Ang Irvan B. (School of Computer Science and Information Technology, RMIT University, Melbourne, Australia) ,  Hamilton Margaret (School of Computer Science and Information Technology, RMIT University, Melbourne, Australia) ,  Salim Flora D. (School of Computer Science and Information Technology, RMIT University, Melbourne, Australia)
資料名： Pervasive and Mobile Computing  (Pervasive and Mobile Computing)
巻： 46  ページ： 49-72  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3475A  ISSN： 1574-1192  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： 人間の占有情報は,現代の建築管理システム(BMS)にとって重要である。二酸化炭素センサ(RUP)による大きなRoom Utilation予測を示し,単一二酸化炭素センサから閉鎖空間内の人々の数を推定する新しい方法を提案した。RUPは,二酸化炭素と屋内の人間の占有データをノイズ除去し,前処理する。著者らは,両方のデータセットを因数分解するために移動平均による黄土とSeasonal-Trend分解に基づくSeasonal-Trend分解の両方を利用した。それぞれの傾向,季節的および不規則な成分に対して,著者らは,それぞれの人間の占有成分値を予測するために,異なる回帰アルゴリズムをモデル化した。精度を向上させるためのゼロパターン調整モデルを提案し,最後に,予測値を再構成するために付加分解を用いた。異なる状況を持つ2つの異なる場所でモデルを実行した。第1の位置はアカデミックなスタッフ室であり,第2の場所は300人までのcinemaである。著者らの結果は,ベースライン法,サポートベクトル回帰の精度と比較して,94.68%の室内占有率計算を有する小部屋に対して4.33%の増加の平均を示し,cinema theatreに対して8.46%の増加を示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音低減 ,  アルゴリズム ,  *予測 ,  *二酸化炭素 ,  因数分解 ,  前処理 ,  再構成 ,  管理システム ,  占有率 ,  *センサ ,  基準線 ,  モデリング
準シソーラス用語： サポートベクトル回帰 ,  屋内 ,  閉鎖空間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 環境センシング ,  建築の占有 ,  存在検出 ,  数推定 ,  交差空間モデリング ,  文脈情報 ,  人間占有検出 ,  二酸化炭素

分類 (1件)： 計測機器一般  (AD02000X)

タイトルに関連する用語 (3件)： 二酸化炭素 ,  大規模 ,  予測