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저자정보
이승건 (성균관대학교) Yuen Yue (성균관대학교) 송두삼 (성균관대학교)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2020년도 동계학술발표대회 논문집
발행연도
2020.11
수록면
365 - 368 (4page)

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In this paper, the fluctuating indoor set-point temperature prediction model considering the thermal adaptation of occupants with machine learning will be proposed. The prediction models are developed based on ensemble learning methods which combined extreme gradient boosting, extreme learning machine, multiple linear regression with support vector regression. It is difficult to express the indoor temperature control in consideration of the various adaptive behavior of the occupants to indoor thermal environments with a physical thermal model. Machine learning techniques can express various thermal adaptation behaviors that people do to ensure their thermal comfort indoors. In addition, through machine learning techniques, prediction model can be created with minimal input information.
The indoor temperature change prediction model proposed in this study, which was created with about 2 months of indoor cooling operation data, considering thermal adaptation behavior, has a high accuracy of 0.86(R²).
#Machine learning(기계학습) #Indoor Set-point temperature(실내 설정온도) #Prediction(예측) #Ensemble learning #Occupants' thermal adaptation(재실자의 열적 적응 행동)

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구 방법
3. 결과 분석 및 결론
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