論文の概要: Using Google Trends as a proxy for occupant behavior to predict building energy consumption

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.00426v1
• Date: Sun, 31 Oct 2021 08:05:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-03 10:06:55.962976
• Title: Using Google Trends as a proxy for occupant behavior to predict building energy consumption
• Title（参考訳）: Google Trendsを住民行動のプロキシとして利用して建設エネルギー消費を予測する
• Authors: Chun Fu and Clayton Miller
• Abstract要約: そこで本研究では,Google Trendsプラットフォーム上でのトピックの検索量を,利用者の行動と建物利用のプロキシとして活用するアプローチを提案する。 その結果、高い相関性を持つGoogle Trendsデータは、建物のサブセット全体のRMSLEエラーを、GEPIIIコンペティションの上位5チームのパフォーマンスのレベルに効果的に低減できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, the availability of larger amounts of energy data and advanced machine learning algorithms has created a surge in building energy prediction research. However, one of the variables in energy prediction models, occupant behavior, is crucial for prediction performance but hard-to-measure or time-consuming to collect from each building. This study proposes an approach that utilizes the search volume of topics (e.g., education} or Microsoft Excel) on the Google Trends platform as a proxy of occupant behavior and use of buildings. Linear correlations were first examined to explore the relationship between energy meter data and Google Trends search terms to infer building occupancy. Prediction errors before and after the inclusion of the trends of these terms were compared and analyzed based on the ASHRAE Great Energy Predictor III (GEPIII) competition dataset. The results show that highly correlated Google Trends data can effectively reduce the overall RMSLE error for a subset of the buildings to the level of the GEPIII competition's top five winning teams' performance. In particular, the RMSLE error reduction during public holidays and days with site-specific schedules are respectively reduced by 20-30% and 2-5%. These results show the potential of using Google Trends to improve energy prediction for a portion of the building stock by automatically identifying site-specific and holiday schedules.
• Abstract（参考訳）: 近年、大量のエネルギーデータと高度な機械学習アルゴリズムが利用可能になり、建築エネルギー予測の研究が急増している。 しかし, エネルギー予測モデルの1つの変数, 占有行動は, 予測性能には不可欠であるが, それぞれの建物から収集するのに時間を要する。 本研究では,Google Trendsプラットフォーム上でのトピックの検索量(例えば,教育,Microsoft Excel)を,利用者の行動と建物利用のプロキシとして利用するアプローチを提案する。 まず, エネルギーメータデータとGoogle Trends検索語の関係を調査し, 建物占有率を推定した。 ASHRAE Great Energy Predictor III(GEPIII)コンペティションデータセットに基づいて,これらの用語の傾向の前後の予測誤差を比較し,分析した。 その結果、高い相関性を持つGoogle Trendsデータは、建物のサブセット全体のRMSLEエラーを、GEPIIIコンペティションの上位5チームのパフォーマンスのレベルに効果的に低減できることを示した。 特に、休日のrmsleエラー低減とサイト固有のスケジュールの日数をそれぞれ20-30%と2-5%削減する。 これらの結果は、サイト固有のスケジュールとホリデースケジュールを自動的に特定することによって、google trendsを使って建物の一部のエネルギー予測を改善する可能性を示している。

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