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J-GLOBAL ID：201802279639146568   整理番号：18A2022403

iotと機械学習による商業建築のエネルギー消費の改善【JST・京大機械翻訳】

Improving Energy Consumption of a Commercial Building with IoT and Machine Learning

著者 (3件)： Javed Abbas (COMSATS Institute of Information Technology) ,  Larijani Hadi (Glasgow Caledonian University) ,  Wixted Andrew (Griffith College)
資料名： IT Professional  (IT Professional)
巻： 20  号： 5  ページ： 30-38  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1094A  ISSN： 1520-9202  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： インターネットに接続されたデバイスのための重要な要件は,長い電池寿命,長い被覆範囲,および低い配置コストである。著者らは,LORA(長距離,低電力無線プラットフォーム)を用いた商業建築HVAC(暖房,換気,空調)システムのための機械学習ベースのスマートコントローラを開発し,屋内設定における短距離RF通信と比較した。結果は,LoRas被覆範囲が建築物内部の短距離通信より60.4%多いことを示した。スマートコントローラは,部屋が非占有で,HVACを切り,エネルギー消費を19.8%まで低減することができた。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *エネルギー消費 ,  インターネット ,  被覆 ,  HVAC ,  換気 ,  制御装置 ,  空気調和 ,  通信 ,  *商業建築 ,  *機械学習
準シソーラス用語： 近距離無線通信 ,  屋内 ,  ワイヤレス ,  低電力化 ,  電池寿命 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： IoT ,  機械学習 ,  商業建築 ,  エネルギー消費