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J-GLOBAL ID：202202290476924693   整理番号：22A0481129

COVID-19パンデミックの影響に関連するオフィスビル占有分析と予測【JST・京大機械翻訳】

Office buildings occupancy analysis and prediction associated with the impact of the COVID-19 pandemic

著者 (5件)： Motuziene Violeta (Department of Building Energetics at Vilnius Gediminas Technical University, Vilnius 10230, Lithuania) ,  Bielskus Jonas (Department of Building Energetics at Vilnius Gediminas Technical University, Vilnius 10230, Lithuania) ,  Lapinskiene Vilune (Department of Building Energetics at Vilnius Gediminas Technical University, Vilnius 10230, Lithuania) ,  Rynkun Genrika (Department of Building Energetics at Vilnius Gediminas Technical University, Vilnius 10230, Lithuania) ,  Bernataviciene Jolita (Institute of Data Science and Digital Technologies, Vilnius University, Vilnius 08663, Lithuania)
資料名： Sustainable Cities and Society  (Sustainable Cities and Society)
巻： 77  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： 建築物の占有率は,建物のエネルギー性能と持続可能性ギャップを引き起こす重要因子の1つである。より良い占有率予測は,設計段階と建築の使用段階の両方でこのギャップを減少させる。機械学習ベースのモデルは,建物が正常条件下で利用されるとき,占有予測のために非常に正確で高速であることを証明した。一方,オフィスのCovid-19パンデミック占有率は劇的に変化した。本研究は,パンデミックの異なる期間に対する2つのオフィスビルの長期モニタリング結果を示した。それは,パンデミックの間の実際の占有率と,ELM(Extree Learningマシン)ベースの占有率予測モデルの信頼性に及ぼす影響を分析することを目的とする。結果は,標準と方法論で与えられたよりも,オフィスにおけるはるかに低い実際の占有率を示した。検疫がキャンセルされた場合でも,まだ低い。測定した全期間内の平均ピーク占有率は,A-12-20%の建物とB-23%のビルの建物である。毎日の占有スケジュールは,異なる産業に属するので,両事務所で異なる。ELM-SAモデルは,低い占有率-R2=0.27~0.56の結果として,パンデミック期間に低い精度を示した。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： 信頼性 ,  *事務所建築 ,  占有率 ,  機械学習 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 持続可能性 ,  エネルギー性能 ,  汎発流行性 ,  建設物 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 占拠 ,  予測 ,  ELM ,  長期モニタリング ,  流行 ,  Covid-19

分類 (1件)： 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 (4件)： パンデミック ,  オフィスビル ,  分析 ,  予測