深層学習による室内気流予測手法の開発(第2報)異なるニューラルネットワークの予測精度の比較

摘要

近年、非線形現象に適応可能で、非常に高いモデリング能力を有する深層学習に注目が集まっている。深層学習ニューラルネットワークによる予測手法も，その汎用性から今後も活用場面が増えると考えられる。筆者らはニューラルネットワークの高い予測精度と高速な計算能力に注目し、室内気流をニューラルネットワークで再現し、エネルギーシミュレーションに組み込むことを構築している。前報では、深層学習ニューラルネットワークを用いて室内気流予測実用化の可能性が確認された。そこで本研究では、ニューラルネットワークの構造に着目し、前報で構築したニューラルネットワークの他、もう一つのニューラルネットワークを構築する。この2種類のニューラルネットワークの予測精度の比較を行い、ニューラルネットワークの構造による影響を示す。