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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
성남철 (강원대학교) 홍구표 (강원대학교)
저널정보
한국건축친환경설비학회 한국건축친환경설비학회 논문집 한국건축친환경설비학회 논문집 제16권 제4호
발행연도
2022.8
수록면
273 - 284 (12page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2022

데이터 전처리 과정이 다층신경망을 이용한 건물 부하 예측 모델의 성능에 미치는 영향 분석
성남철 ,  홍구표 한국건축친환경설비학회 논문집 2022.08 학술저널
다층신경망 학습 알고리즘 변화에 따른 건물 냉방부하 예측 모델의 성능 비교 평가
성남철 ,  홍구표 KIEAE Journal 2022.08 학술저널
다층신경망 모델에서 데이터 전처리 과정을 이용한 업무용 건물의 냉방부하 예측 성능 향상 방법
성남철 ,  홍구표 대한설비공학회 학술발표대회논문집 2022.06 학술대회자료
건물 냉방부하 예측을 위한 다층신경망 학습 알고리즘의 비교
성남철 ,  홍구표 대한건축학회 학술발표대회 논문집 2022.04 학술대회자료

초록· 키워드

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Data preprocess affects the performance improvement of predictive models using neural networks. However, previous studies have not analyzed the effects of data preproces. Therefore, in this study, the effect of data preprocess in a load prediction model using a multilayer neural network was analyzed. After constructing a multilayer neural network and generating learning data using a reference building, the performance of the predictive model was evaluated and compared through index of ASHRAE Guideline 14. As a result of the study, it was confirmed that the prediction results were improved through data preprocess. Compared to non-data preprocess models, the CvRMSE of models that performed data preprocess was improved from 21.47% to 10.74%, and MBE from 7.71% to 4.11%. It was found that the predictive performance improvement effect of data cleaning that removes missing values of data was greater than that of data transformation that converts the form of data.
#다층신경망 #데이터 전처리 #건물 부하 #예측 모델 #Multilayer neural network #Data Pre-process #Building Load #Prediction Model

목차

ABSTRACT
서론
다층신경망을 이용한 건물 부하 예측 모델
데이터 전처리 방법과 예측 성능 평가
결과분석
결론
References

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