文献

J-GLOBAL ID：202202267358137364   整理番号：22A0457443

ハイブリッド機械学習応用に基づく住宅建物の暖房と冷房負荷予測:包括的レビューと比較解析【JST・京大機械翻訳】

Heating and Cooling Loads Forecasting for Residential Buildings Based on Hybrid Machine Learning Applications: A Comprehensive Review and Comparative Analysis

著者 (5件)： Moradzadeh Arash (Faculty of Electrical and Computer Engineering, University of Tabriz, Tabriz, Iran) ,  Mohammadi-Ivatloo Behnam (Faculty of Electrical and Computer Engineering, University of Tabriz, Tabriz, Iran) ,  Abapour Mehdi (Faculty of Electrical and Computer Engineering, University of Tabriz, Tabriz, Iran) ,  Anvari-Moghaddam Amjad (Department of Energy (AAU Energy), Integrated Energy Systems Laboratory, Aalborg University, Aalborg, Denmark) ,  Roy Sanjiban Sekhar (School of Computer Science and Engineering, Vellore Institute of Technology, Vellore, Tamilnadu, India)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 2196-2215  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： 建築エネルギー消費の予測は,省エネルギー,管理,および計画において重要な役割を果たす。予測モデルの性能を連続的に改善し,強化することは,エネルギーシステムの性能持続可能性を確実にするための鍵である。この接続において,本論文は,様々なタイプのCLとHL予測モデルを研究し,解析した後に,住宅建築の冷房負荷(CL)と暖房負荷(HL)を予測するための機械学習応用の新しい改良ハイブリッドモデルを示した。グループサポートベクトル回帰(GSVR)と呼ばれる提案したハイブリッドモデルは,データ処理(GMDH)とサポートベクトル回帰(SVR)モデルのグループ法の組合せである。CLとHLを予測するために,本研究はまた,バックプロパゲーションニューラルネットワーク(BPNN),弾性ネット回帰(ENR),一般的回帰ニューラルネットワーク(GRNN),k-最近傍(kNN),部分最小二乗回帰(PLSR),GMDH,およびSVRのようなベース方法を利用した。建築の技術的パラメータを予測モデルの入力変数として用い,CLとHLを各ネットワークの出力変数として採用した。すべてのモデルを,訓練と初期試験の後,ブラックボックスの形で保存した。最後に,比較分析を行い,提案したモデルとよく知られた基本モデルの予測性能を評価した。結果に基づいて,高い相関係数(R)(CL予測でR=99.92%,HL予測でR=99.99%)と最小統計誤差値を有する提案したハイブリッド法は,最も最適な予測性能を提供した。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： ネットワーク ,  暖房負荷 ,  *冷房負荷 ,  弾性 ,  ニューラルネットワーク ,  相関係数 ,  ブラックボックス ,  データ処理 ,  GMDH ,  *機械学習 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 持続可能性 ,  ハイブリッド法 ,  ハイブリッドモデル ,  サポートベクトル回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (9件)： 機械学習 ,  応用 ,  住宅 ,  建物 ,  暖房 ,  冷房負荷 ,  予測 ,  レビュー ,  解析