文献
J-GLOBAL ID:202202274987589473   整理番号:22A0947715

NSGA-IIIとXGBoostを組み合わせた建物内建物に適用した熱的快適性と室内空気質推定の最適化【JST・京大機械翻訳】

Optimisation of thermal comfort and indoor air quality estimations applied to in-use buildings combining NSGA-III and XGBoost
著者 (5件):
資料名:
巻: 80  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: W2908A  ISSN: 2210-6707  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:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
使用中の建物の屋内環境品質(IEQ)モニタリングは,COVID-19パンデミックにより近年不可欠になっており,建築利用者の幸福,健康および生産性に大きく影響する。それにもかかわらず,リアルタイムで,大きなマルチゾーン領域の環境条件は難しい問題である。したがって,屋内条件を推定するための機械学習技術の利用は,かなり増加した。本論文の目的は,建物内の室内温度,相対湿度およびCO_2濃度を毎分に推定するために,最適化極値勾配ブースティングアルゴリズムに基づく内挿モデルを提示することである。これらの推定は占有ゾーンの永久モニタリングを必要とせずに得られる。正確な補間を提供するのに必要な監視装置の最小数の発見に焦点を当てた最適化を多目的遺伝的アルゴリズムNSGA-IIIを用いて実行した。この方法論を北西スペインの研究センターに適用した。結果は,最適化または低減モデルが,6%以下の相対誤差と10%以下のCO_2レベルによって,屋内温度と相対湿度を推定できることを示した。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:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。

準シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
建築環境一般  ,  空気調和一般 

前のページに戻る