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J-GLOBAL ID：201802265636574768   整理番号：18A0287058

Bayes推論を用いた建築システムにおける拡張された仮想in-situ校正法【Powered by NICT】

Extended virtual in-situ calibration method in building systems using Bayesian inference

著者 (2件)： Yoon Sungmin (Durham School of Architectural Engineering and Construction, University of Nebraska-Lincoln, United States) ,  Yu Yuebin (Durham School of Architectural Engineering and Construction, University of Nebraska-Lincoln, United States)
資料名： Automation in Construction  (Automation in Construction)
巻： 73  ページ： 20-30  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0491A  ISSN： 0926-5805  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： 鍵となるパラメータのセンサと知識からの測定は,現代の建物システムの運転で非常に重要である。これらとして正確で信頼できる情報は,制御アルゴリズム,故障検出と診断規則,解析的最適化戦略の望ましい性能を確保するための基礎として役立つ。信頼できる建物モデルを開発するためにも重要である。しかし,質量は,産業機器を産生したとは異なり,建築システムは一般的に種の一つであり,まばらに計装。不可欠な必要性に関わらず,センサの高密度展開または建築システムにおける千変数の品質を確保するための周期的マニュアルキャリブレーションは実用的でない。挑戦に取り組むために,筆者らは,ベイズ推定,ハンドリング不確実性における優れた能力を持つとの結合により,仮想その場キャリブレーション法を拡張した。,局所的,全体的及び組合せキャリブレーションを含む,戦略は,多様なセンサ誤差と不確定パラメータをもつ場合に評価した。詳細な手順と結果を示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *Bayes推定 ,  品質 ,  不確実性 ,  最適化 ,  センサ ,  故障検出
準シソーラス用語： 高密度 ,  建物モデル ,  制御アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 建築システム ,  センサキャリブレーション ,  仮想現場較正 ,  Bayes推論 ,  Markovは鎖モンテカルロ法 ,  吸収冷凍

分類 (2件)： 建築設計,建築家,建築史  (RB04000W) ,  ドキュメンテーション  (RA01030F)

タイトルに関連する用語 (5件)： Bayes推論 ,  建築 ,  拡張 ,  仮想 ,  校正