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J-GLOBAL ID：202202213427930262   整理番号：22A0734477

ビルディングインフォマティクスにおける距離測度:建築物エネルギー管理における典型的タスクを通した深さ評価【JST・京大機械翻訳】

Distance measures in building informatics: An in-depth assessment through typical tasks in building energy management

著者 (6件)： Li Ao (Department of Building Environment and Energy Engineering, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong, China) ,  Fan Cheng (Department of Building Environment and Energy Engineering, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong, China) ,  Fan Cheng (Department of Construction Management and Real Estate, Shenzhen University, Shenzhen, China) ,  Xiao Fu (Department of Building Environment and Energy Engineering, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong, China) ,  Xiao Fu (Research Institute for Smart Energy, The Hong Kong Polytechnic University, China) ,  Chen Zhijie (Department of Building Environment and Energy Engineering, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong, China)
資料名： Energy and Buildings  (Energy and Buildings)
巻： 258  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0199A  ISSN： 0378-7788  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： 距離測定(類似性測定としても知られる)を用いて,データサンプル間のペアワイズ類似性を評価した。それは,予測精度を改善し,操作パターンを同定し,ベンチマークし,建築性能を診断する目的で,大規模建築データを分類またはクラスター化するために,多様な建築情報学研究と応用に広く使用されてきた。建築データの距離/類似性を測定するために,様々な距離測度を採用した。しかし,建物運用データの固有の複雑さと多様性は,特定のタスクのための適切な距離測度の選択に,かなりの困難をもたらす。建築情報学における既存の距離測度の包括的なレビューと系統的比較に対する強い緊急の必要性がある。本研究は,様々な距離測定の包括的なレビューと,建築操作データ解析におけるその応用を提供する。建築エネルギー予測モデルのカスタマイズ開発のために,建築エネルギー利用パターン認識とクラスタリングベース気象データセグメンテーションに基づく2つの典型的タスクに基づいて,系統的比較を実施した。9つの広く採用されている距離測度をレビューし,ユークリッド距離,Chebyshev距離,Manhattan距離,Mahalanobis距離,Hausdorff距離,ピアソン相関距離,動的時間ワーピング,実配列上のEdit距離,および余弦距離を含んだ。クロステストと予測精度に基づく新しい内部と外部クラスタリング検証手法を提案し,クラスタリング性能を比較するために採用した。事例研究の結果は,コサイン距離とピアソン相関距離を用いた気象データクラスタリングが,通常使用されるユークリッド距離(13.99%)よりも,MAPE(それぞれ13.22%と12.91%)に関してより良いエネルギー予測結果を得るのに役立つことを示した。結果はまた,より良いクラスタリング性能が必ずしもより高い予測精度をもたらさないことを明らかにした。研究結果は,建築情報学における距離ベースの研究を導くために貴重である。Copyright 2022 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： パターン認識 ,  *エネルギー ,  情報科学 ,  セグメンテーション ,  気象 ,  気象データ ,  クラスタ化 ,  *建築物 ,  事例研究 ,  ベンチマーク ,  予測モデル
準シソーラス用語： *距離測度 ,  Mahalanobis距離 ,  予測精度 ,  Euclid距離 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 距離測定 ,  クラスタリング ,  パターン認識 ,  時系列解析

分類 (2件)： 建築設備一般  (RB06010V) ,  エネルギー消費,省エネルギー  (RA01092B)

タイトルに関連する用語 (6件)： ビルディング ,  インフォマティクス ,  距離測度 ,  建築物エネルギー ,  タスク ,  評価