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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.9
- 수록면
- 137 - 144 (8page)
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Building energy demand currently accounts for 30% of the total energy consumption, which has a great influence on the planning and operation of the energy market managed by energy suppliers. Furthermore, its importance has increased significantly with the advent of smart grid. Variables affecting building energy consumption include identified various environmental conditions that cast sophisticated effect on the energy performance of the buildings. However, due to a large number of potentially associated environmental variables, it is needed to extract embedded features so as to improve building energy prediction capability through adopting Principle Component Analysis which could reduce input data dimension. The primary objective of this study is to propose a high-precision building energy demand prediction model by reducing the dimensionality through PCA. Machine learning is implemented by using LSTM model, and prediction accuracy and performance are verified through R², RMSE, MAE, as well as computation time. The improvement ratio showed 14.93% increase when dimension-reduced dataset and normalized raw data were combined in comparison with the predicted case tested by using only normalized raw data. This study could support optimum building energy operation planning and design by promoting the creation and implementation of energy-efficient smart grid systems in the future.
목차
Abstract
1. 서론
2. 기계학습 적용을 위한 예비적 고찰
3. 연구의 방법
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론
REFERENCES
참고문헌 (7)
참고문헌 신청
Ministry of Land, Infrastructure and Transport. (2014). A study on the standarization of quantitive evaluation method of building energy performance.
Al-Honmoud, M. S. (2001). Computer-aided building energy analysis techniques, Building and Environment.
A.M. Castro Martinez., S.H. Mallidi & B.T. Meyer. (2017). On the relevance of auditory-based Gabor features for deep learning in robust speech recognition, Computer Speech & Language, 45, 21-38.
Kim, S., & Park, S. (2011). Multi-class classification of database workloads using PCA-SVM classifier, The Korean Institute of information Scientists and Engineers, 38(1), 1-8.
Liang, C., Li, H., Lei, M., & Du, Q. (2018). Dongting lake water level forcast and its relationship with the three gorges dam based on a long short-term memory network, Water, 10(10), 1389.
Al-Honmoud, M. S. (2001). Computer-aided building energy analysis techniques, Building and Environment.
A.M. Castro Martinez., S.H. Mallidi & B.T. Meyer. (2017). On the relevance of auditory-based Gabor features for deep learning in robust speech recognition, Computer Speech & Language, 45, 21-38.
Kim, S., & Park, S. (2011). Multi-class classification of database workloads using PCA-SVM classifier, The Korean Institute of information Scientists and Engineers, 38(1), 1-8.
Liang, C., Li, H., Lei, M., & Du, Q. (2018). Dongting lake water level forcast and its relationship with the three gorges dam based on a long short-term memory network, Water, 10(10), 1389.
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