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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김선주 (경기대학교) 김행종 (세명대학교)
저널정보
한국주거환경학회 주거환경 住居環境 통권 제12권 제4호 (통권 제26호)
발행연도
2014.12
수록면
109 - 117 (9page)

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This study was per ㎡ apartments in renewable energy electricity saving measures were analyzed public. First, based on the results of multiple regression analysis of renewable energy per ㎡ apartments and analysis of public electricity-saving measures are as follows. The greater the number of households, the fewer the number of lifts, the more condominium, apartment hallway type more likely, a small number of years elapsed apartment (new apartment), the more electricity per unit area decreases the public was analyzed. Next, the hidden layer of the neural network analysis result, ㎡ party public electricity affects orientation is unknown. However, the accuracy of the model is high compared to the regression analysis, so take advantage of them when you can have a high predictive power. Neural network analysis of the relative influence of the independent variables are the size of Type of ownership>Corridor type>the uppermost stratum>the number of households>he number of Dong> the number of lifts>Heating Type>number of years>Administration Type.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 논의
Ⅲ. 실증분석
Ⅳ. 결론
참고문헌

참고문헌 (11)

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