深層学習による室内気流予測手法の開発(第4報)異なる前処理手法が予測精度に及ぼす影響

摘要

本研究では異なるデータ前処理手法を利用し、深層ニユーラルネットワークを用いて室内非等温流れの速度と温度分布の予測を実現した。予測結果を比較して、データ前処理手法がニューラルネットワークの予測精度に及ぼす影響を明らかにした。出力に前処理を行わない場合、速度誤差が温度誤差によって水没する可能性がある。また、前処理はニューラルネットワークの汎化能力を改善できるが、データべ一スの生成に工夫する必要がある。