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저자정보
최원준 (전남대학교) 이상원 (Dartwork) Max Langtry (University of Cambridge) Ruchi Choudhary (University of Cambridge)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2024년도 동계학술발표대회 논문집
발행연도
2024.11
수록면
519 - 522 (4page)

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This study investigates the impact of source dataset selection on transfer learning performance for building energy consumption forecasting using anonymized data. We employ an unsupervised contrastive learning time-series encoder to measure similarity between datasets and a deep learning model for energy prediction. Experiments on 89 buildings from the Cambridge University Estates archive compare transfer learning strategies based on dataset similarity and quantity. Results show that transfer learning consistently outperforms non-transfer learning models, with similarity-based selection exhibiting superior performance, especially with fewer source datasets. As the number of source datasets increases, the performance gap between high and low similarity selections narrows, indicating a trade-off between data quantity and similarity. The study underscores the importance of accurate similarity assessment and strategic source data selection in transfer learning applications for anonymized building data, contributing to improved energy consumption forecasting in building management.

목차

Abstract
1. 서론
2. 모델 및 데이터 상세
3. 실험 디자인
4. 실험 결과
5. 결론
References

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