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학술대회자료
저자정보
성남철 (강원대학교) 홍구표 (강원대학교)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2022년도 하계학술발표대회 논문집
발행연도
2022.6
수록면
1,278 - 1,281 (4page)

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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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Accurate load prediction of buildings helps HVAC system efficient operation. In this study, a multilayer neural network was used to predict the cooling load of the building. Data pre-process was used to increase prediction accuracy. As a result, the CvRMES of the prediction model using general data improved in accuracy from 31.38% to 28.19% after pre-process. MBE of predictive models using general data improved accuracy from 13.85% to 8.44% and 31.38% to 28.19% after pre-process. The prediction model using data pre-processing showed more accurate prediction accuracy, and the deviation of the results was also smaller.
#Artificial neural network(인공신경망) #Multilayered neural network(다층신경망) #Load prediction(부하예측) #Data Pre-process(데이터전처리)

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구 방법
3. 연구 결과
4. 결론
References

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성남철 ,  홍구표 대한건축학회 학술발표대회 논문집 2022 .04
인공신경망을 이용한 데이터베이스 기반의 광역단지 에너지 수요예측 기법 개발
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