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학술대회자료
저자정보
최원준 (전남대)
저널정보
대한건축학회 대한건축학회 학술발표대회 논문집 대한건축학회 2023년도 춘계학술발표대회논문집 제43권 제1호(통권 제79집)
발행연도
2023.4
수록면
369 - 372 (4page)

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For short-term forecasting in the built environment, autoregressive time series models usually rely on the past 24-hour data to account for daily patterns. However, this approach may not be optimal for deep learning models. This study introduces an interpretable deep learning architecture that leverages an attention mechanism and gated recurrent unit to analyze the impact of encoding length. The study examines the differences in the model’ inner workings, prediction behavior, and performance based on the encoding length. The 24-hour encoding length model heavily relies on data from 24 hours before the forecast, while the 8-hour encoding length model focuses more on recent state data. Consequently, the 24-hour model exhibits weaker adaptability to rapidly changing situations compared to the 8-hour model.
#설명가능한 인공지능 #모델예측제어 #심층학습 #어텐션 메커니즘 #게이트 순환 유닛 #Explainable artificial intelligence(XAI) #Model predictive control #Deep learning #Attention mechanism #Gated recurrent unit(GRU)

목차

Abstract
1. 서론
2. 데이터 생성기
3. Attention-GRU 기반 해석가능한 딥러닝 모델
4. 모델 테스트 결과
5. 결론
참고문헌

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