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J-GLOBAL ID：202202230036426930   整理番号：22A0848874

SVR,ANNおよびGRUによる自動車運転者の顔面気温の予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of Vehicle Driver’s Facial Air Temperature With SVR, ANN, and GRU

著者 (7件)： Zhang Xiaohan (School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Wang Yichun (School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  He Xinglei (School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Ji Hongzeng (School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Li Yawen (School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Duan Xiuhui (School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Guo Fen (School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 20212-20222  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： 顔の気温は,運転者の熱快適性に大きな影響を与える。機械学習モデルは,温度予測において明らかに有効であることが証明されている。本研究では,3つのモデルを採用して,それぞれ,サポートベクトル回帰(SVR),人工ニューラルネットワーク(ANN),およびゲート電流ユニット(GRU)である,あるシリーズの車両における運転者の顔温度を予測した。電気自動車の空調システム実験を行い,モデル訓練のための運転者のヘッド温度と6つの入力特徴のデータセットを収集した。そして,訓練と試験データセットを2つの異なる方法で分割した。これらの2つの方法において,試験データセットは,各々の条件におけるデータセットの最後の20%と最後の条件におけるデータセットであった。これらのモデルの性能の評価は,二乗平均平方根誤差(RMSE),平均絶対誤差(MAE),決定係数(R2)で発揮される。これら3つのモデルのMAEは,訓練された作業条件でSVR:0.8096,ANN:0.4984,GRU:0.7289,非訓練作業条件でSVR:1.0946,ANN:0.7878,GRU:0.7837であった。MAEの結果は,ANNの性能が訓練および非訓練試験データセットでテストしたとき,3つのモデルの中で最良であり,同じ結論がR2とRMSEから得ることができることを示した。さらに,これらのモデルの精度は,試験データセットが新しい作業条件で収集されたときに低い。上記の結果に従って,ANNは自動車運転者の顔の気温予測の好ましい方法である。Copyright 2022 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： *気温 ,  快適性 ,  電気自動車 ,  ニューラルネットワーク ,  *顔 ,  機械学習 ,  空調システム
準シソーラス用語： *自動車運転 ,  試験データ ,  決定係数 ,  温度予測 ,  サポートベクトル回帰 ,  平均絶対誤差 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E) ,  移動通信  (ND08030H) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： SVR ,  自動車 ,  顔面 ,  気温 ,  予測