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運転データに基づく建築設備のANNモデル構築手法に関する研究(第1報)ミニバッチサイズが予測精度へ与える影響の評価

机译:基于运行数据的建筑设备的ANN模型构建方法研究(第一份报告)最小批量对预测准确性的影响评估

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摘要

本報は建築設備のDigital Twin構築を目的に,実際に運転している設備の運転データよりANNを構築し,予測精度およひ算時間について評価した.その結果,構築したモデルの決定係数は0.88~0.99と高い値を示した.ミニバッチサイズによる差を比較すると,予測精度と計算時間はトレードオフの関係であり,バランスがよいミニバッチサイズは64であることを得た.今後,ANNで構築するモデルの対象範囲を拡大する.さらに,ANNモデルの構築に必要なデータ種別やデータ量などについて検討する予定である.
机译:在本报告中,为了构建建筑设备的数字孪生,从实际运行中的设备的运行数据中构建了人工神经网络,并评估了预测精度和计算时间,结果确定了所构建设备的确定系数。模型显示出较高的0.88到0.99的值,比较了小批量的大小所带来的差异,发现预测精度和计算时间处于权衡关系,并且小批量的均衡性很好。大小为64,扩展了其中构建的模型的范围,此外,还将检查构建ANN模型所需的数据类型和数据量。

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