論文の概要: Reshaping Smart Energy Transition: An analysis of human-building
interactions in Qatar Using Machine Learning Techniques
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.08333v1
- Date: Tue, 16 Nov 2021 10:02:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-18 00:10:48.237656
- Title: Reshaping Smart Energy Transition: An analysis of human-building
interactions in Qatar Using Machine Learning Techniques
- Title（参考訳）: スマートエネルギー遷移の再構築:機械学習を用いたカタールにおける人-建築相互作用の分析
- Authors: Rateb Jabbar, Esmat Zaidan, Ahmed ben Said and Ali Ghofrani
- Abstract要約: 本研究は,人間室内の快適感と建築特性の関連性を探究することに焦点を当てた。
データ分析は介入、社会的幸福、意識に関するエネルギー政策に影響を及ぼした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Policy Planning have the potential to contribute to the strategic development
and economic diversification of developing countries even without considerable
structural changes. In this study, we analyzed a set of human-oriented
dimensions aimed at improving energy policies related to the building sector in
Qatar. Considering the high percentage of expatriate and migrant communities
with different financial and cultural backgrounds and behavioral patterns
compared with local communities in the GCC Union, it is required to investigate
human dimensions to propose adequate energy policies. This study explored the
correlations of socioeconomic, behavioral, and demographic dimensions to
determine the main factors behind discrepancies in energy use,
responsibilities, motivations, habits, and overall well-being. The sample
included 2,200 people in Qatar, and it was clustered into two consumer
categories: high and low. In particular, the study focused on exploring human
indoor comfort perception dependencies with building features. Financial
drivers, such as demand programs and energy subsidies, were explored in
relation to behavioral patterns. Subsequently, the data analysis resulted in
implications for energy policies regarding interventions, social well-being,
and awareness. Machine learning methods were used to perform a feature
importance analysis to determine the main factors of human behavior. The
findings of this study demonstrated how human factors impact comfort perception
in residential and work environments, norms, habits, self-responsibility,
consequence awareness, and consumption. The study has important implications
for developing targeted strategies aimed at improving the efficacy of energy
policies and sustainability performance indicators.
- Abstract（参考訳）: 政策立案は、大きな構造的変化なしにも発展途上国の戦略的発展と経済の多様化に貢献する可能性がある。
本研究では,カタールの建築部門におけるエネルギー政策の改善を目的とした,人間指向の次元の分析を行った。
GCC連合の地域社会と比較して、経済的・文化的背景や行動パターンが異なる移民・移民コミュニティの比率が高いことを考えると、適切なエネルギー政策を提案するためには人的次元を検討する必要がある。
本研究は,エネルギー利用,責任,モチベーション,習慣,全体的幸福の相違の背景にある主要な要因を決定するために,社会経済,行動,人口分布の相関について検討した。
サンプルはカタールで2,200人であり、上位と下位の2つの消費者カテゴリに分類された。
特に,人間室内の快適感と建築特性の関連性を探究することに焦点を当てた。
需要計画やエネルギー助成金などの金融ドライバーは行動パターンに関連して検討された。
その後、データ分析は介入、社会的幸福、意識に関するエネルギー政策に影響を及ぼした。
機械学習手法は、人間の行動の主要因を決定するために特徴重要度分析を行うために用いられた。
本研究は, 人的要因が居住環境, 職場環境, 規範, 習慣, 自己責任, 帰結意識, 消費の快適感に与える影響を実証した。
本研究は,エネルギー政策とサステナビリティ性能指標の有効性向上を目的とした目標戦略の開発に重要な意味を持つ。
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