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J-GLOBAL ID：201802240235455243   整理番号：18A0026917

スマート建物のACMVシステムのための熱的快適性へのk-平均法を用いたエネルギー効率の改善【Powered by NICT】

Energy efficiency improvement with k-means approach to thermal comfort for ACMV systems of smart buildings

著者 (3件)： Zhai Deqing (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore 639798) ,  Chaudhuri Tanaya (Energy Research Institute @ NTU (ERIAN) Interdisciplinary Graduate School Nanyang Technological University, Singapore 639798) ,  Soh Yeng Chai (School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore 639798)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ACEPT  ページ： 1-6  発行年： 2017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： 本論文では,k-平均法を用いた居住者の熱的快適性状態を予測するための新しい方法を提案した。アプローチは最適化問題,拡張ホタルアルゴリズム(AFA)による最適運転条件を位置決めに使用される中に埋め込まれた,建物のエネルギー効率を改善し,一方で満足される室内の熱的快適性状態を維持するためである。エネルギー,空気温度,皮膚温,皮膚温度勾配のニューラルネットワークモデルを実装し,検証した。k-平均法による熱的快適性状態の予測を実施し,皮膚温と皮膚温度勾配の特徴に基づいている。問題を開発し熱的快適性モデルとエネルギーモデルから直接定式化した。定式化した問題は,AFAアプローチの最適化により追跡した,実験結果は,居住者の室内熱的快適性満足度,スマート建築の目的への適合を維持しながらエネルギー効率は少なくとも21%改良できることを示した。Copyright 2018 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： モデル ,  *エネルギー効率 ,  温度勾配 ,  定式化 ,  住民 ,  最適化問題 ,  最適化 ,  気温 ,  皮膚温 ,  *熱的快適性
準シソーラス用語： エネルギーモデル ,  神経回路網モデル ,  屋内 ,  最適運転 ,  *k-means法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 建物 ,  熱的快適性 ,  k-平均法 ,  エネルギー効率