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J-GLOBAL ID：202202242989686559   整理番号：22A1053084

都市建築エネルギーモデルにおけるK平均クラスタリングを用いた建築原型特性化【JST・京大機械翻訳】

Building Archetype Characterization Using K-Means Clustering in Urban Building Energy Models

著者 (2件)： Iseri Orcun Koral (Department of Architecture, Middle East Technical University, Ankara, Turkey) ,  Dino Ipek Guersel (Department of Architecture, Middle East Technical University, Ankara, Turkey)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1465  ページ： 222-236  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 都市の人口増加は,建築ストックの環境影響とエネルギー需要に関する地球規模の気候問題に悪影響を与える。したがって,建物は,気候災害に対する注意を取るために,許容できる内部熱快適性レベルに達することにより,エネルギー効率のために検討されるべきである。建築物エネルギーシミュレーション(BES)は改造プロセスを調べるために広く用いられているが,都市規模のシミュレーションの計算コストは高い。機械学習技術の使用は,高精度での定量的シミュレーションベース解析の適用性のためのプロセスのコストを減少できる。本研究では,シミュレーションプロセスの全計算コストを低減するため,都市建築エネルギーモデリング(UBEM)フレームワークにおけるk平均クラスタリングアルゴリズムの実装を示した。作業の範囲内で,UBEMのためのk-平均クラスタ化アルゴリズムの実現可能性をテストするために,2つの比較分析を実行した。最初に,k-平均クラスタ化アルゴリズムの性能を,設計パラメータと性能目的を有する訓練データセットに関する観察を用いてテストした。第2の解析は,k-平均クラスタ化アルゴリズムによって分割されたクラスタから種々の選択率(5%と10%)の下で予測精度をテストする。選択した観測の予測とシミュレーションに基づく計算結果を比較分析した。解析は,k-平均クラスタ化アルゴリズムがUBEMのための原型特性評価によって性能予測を効果的に構築することができることを示した。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  シミュレーション ,  データ ,  快適性 ,  気候 ,  *都市 ,  *クラスタ化 ,  *クラスタ ,  環境影響
準シソーラス用語： 訓練データ ,  建築ストック ,  設計変数 ,  性能予測 ,  予測精度 ,  計算コスト ,  クラスタリングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 都市建築のエネルギーモデリング ,  原型のキャラクタリゼーション ,  K平均クラスタリング

分類 (1件)： エネルギー消費・省エネルギー  (LD01000B)

タイトルに関連する用語 (7件)： 都市 ,  建築 ,  エネルギーモデル ,  平均 ,  クラスタリング ,  原型 ,  特性化