실시간 업데이트 데이터 기반 모델의 개발과 검증

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논문명	실시간 업데이트 데이터 기반 모델의 개발과 검증 / Development and Verification of Realtime data-driven model / 2-4 : 빌딩시뮬레이션 I
저자명	김용세(Kim, Yong-Se) ; 김영민(Kim, Young-Min) ; 안기언(Ahn, Ki-Uhn) ; 박철수(Park, Cheol-Soo)
발행사	한국건축친환경설비학회
수록사항	추계학술발표대회, 2015 (2015-11)
페이지	시작페이지(161) 총페이지(2)
주제분류	환경및설비
주제어	건물 에너지 시뮬레이션 ; 데이터 기반 모델 ; 인공 신경망//Building Energy Simulation ; Data-driven model ; Artificial Neural Network(ANN
요약2	Recently the of data-driven model has been highlighted due to its prediction capability, simplicity, reliability and accuracy. The prediction performance of the data-driven model can be influenced by the amount/types of training data, a sampling frequency, and the noises/outliers in the data. Meanwhile, the change of the external environment and the occupants influence the thermal response of buildings. Therefore the real-time updating of the data-driven model is essential to account for such unexpected changes. The authors developed the real-time data-driven model. In each time step the data-driven model is automatically updated by the data of resent two weeks. Though the measured data have a significant change, the data-driven model can still ensure the prediction reliability. the following three models are cross-compared in the paper: [1] a data-driven model by fixed two-week data, [2] a data-driven model by annual data, [3] a data-driven model by real-time updating.
소장처	한국건축친환경설비학회

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