Fugu-MT 論文翻訳(概要): XGBoost energy consumption prediction based on multi-system data HVAC

論文の概要: XGBoost energy consumption prediction based on multi-system data HVAC

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.09945v1
Date: Thu, 20 May 2021 18:41:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-29 16:36:34.466870
Title: XGBoost energy consumption prediction based on multi-system data HVAC
Title（参考訳）: マルチシステムデータHVACに基づくXGBoostエネルギー消費予測
Authors: Yunlong Li, Yiming Peng, Dengzheng Zhang, Yingan Mai, Zhengrong Ruan
Abstract要約: 本稿では,XGBoostを用いて大規模データセットから特徴を抽出し,複数のモデルを得るために個別に訓練し,MAEを用いてLightGBMの独立予測結果と融合する。このモデルを自己開発型のInternet of Thingsプラットフォームに適用することに成功した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2519906683279153
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The energy consumption of the HVAC system accounts for a significant portion of the energy consumption of the public building system, and using an efficient energy consumption prediction model can assist it in carrying out effective energy-saving transformation. Unlike the traditional energy consumption prediction model, this paper extracts features from large data sets using XGBoost, trains them separately to obtain multiple models, then fuses them with LightGBM's independent prediction results using MAE, infers energy consumption related variables, and successfully applies this model to the self-developed Internet of Things platform.
Abstract（参考訳）: HVACシステムのエネルギー消費は、公共建築システムのエネルギー消費のかなりの部分を占めており、効率的なエネルギー消費予測モデルを用いることで、効率的な省エネ変換を実現するのに役立てることができる。従来のエネルギー消費予測モデルとは異なり,本論文では,XGBoostを用いて大規模データセットから特徴を抽出し,複数のモデルを得るように個別に訓練し,また,MAEを用いて LightGBM の独立予測結果と融合し,エネルギー消費関連変数を推定し,このモデルを自己開発型 Internet of Things プラットフォームに適用することに成功した。

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