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J-GLOBAL ID：202102230941449507   整理番号：21A1822017

サポートベクトルマシンによるデータ駆動型熱的快適性予測【JST・京大機械翻訳】

Data-Driven Thermal Comfort Prediction With Support Vector Machine

著者 (2件)： Peng Bo (Texas A&M University, College Station, TX) ,  Hsieh Sheng-Jen (Texas A&M University, College Station, TX)
資料名： ASME Conference Proceedings  (ASME Conference Proceedings)
号： MSEC2017  ページ： Null  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0478C  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： 個人の温熱快適性は,建築気候制御における重要だがしばしば単純化された因子である。従来の快適性モデルは個人の需要に適合する適応性を欠いている。機械学習とユビキタスセンサネットワークの最近の進歩は,熱快適性のデータ駆動アプローチを可能にする。本論文では,異なる熱感覚を持つ居住者をシミュレートできるプラットフォームを構築し,それを用いてサポートベクトルマシン(SVM)の性能を調べ,熱的快適性予測に関するいくつかの他の一般的な機械学習アルゴリズムと比較した。また,モデル訓練の効率を改善できるハイブリッドSVM-LDA熱快適性分類器を提案した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 簡素化 ,  *快適性 ,  気候 ,  適応性 ,  住民 ,  機械学習 ,  学習アルゴリズム ,  *サポートベクトルマシン ,  *熱的快適性
準シソーラス用語： *データ駆動 ,  温熱 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 建築環境一般  (RB02010T)

タイトルに関連する用語 (4件)： サポートベクトルマシン ,  データ駆動 ,  熱的快適性 ,  予測