論文の概要: Building Matters: Spatial Variability in Machine Learning Based Thermal Comfort Prediction in Winters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.14202v1
• Date: Tue, 28 Jun 2022 17:07:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-30 20:26:16.030640
• Title: Building Matters: Spatial Variability in Machine Learning Based Thermal Comfort Prediction in Winters
• Title（参考訳）: 建築問題:冬期における温熱快適予測に基づく機械学習の空間変動
• Authors: Betty Lala, Srikant Manas Kala, Anmol Rastogi, Kunal Dahiya, Hirozumi Yamaguchi, Aya Hagishima
• Abstract要約: 機械学習は、データ駆動の熱的快適な予測にますます利用されている。 空間変動が生徒の快適性に及ぼす影響は,予測精度の変動を通じて示される。 また, 建築環境がTC予測に与える影響についても, 特徴量の変動を通じて明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9810081653282383
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Thermal comfort in indoor environments has an enormous impact on the health, well-being, and performance of occupants. Given the focus on energy efficiency and Internet-of-Things enabled smart buildings, machine learning (ML) is being increasingly used for data-driven thermal comfort (TC) prediction. Generally, ML-based solutions are proposed for air-conditioned or HVAC ventilated buildings and the models are primarily designed for adults. On the other hand, naturally ventilated (NV) buildings are the norm in most countries. They are also ideal for energy conservation and long-term sustainability goals. However, the indoor environment of NV buildings lacks thermal regulation and varies significantly across spatial contexts. These factors make TC prediction extremely challenging. Thus, determining the impact of the building environment on the performance of TC models is important. Further, the generalization capability of TC prediction models across different NV indoor spaces needs to be studied. This work addresses these problems. Data is gathered through month-long field experiments conducted in 5 naturally ventilated school buildings, involving 512 primary school students. The impact of spatial variability on student comfort is demonstrated through variation in prediction accuracy (by as much as 71%). The influence of building environment on TC prediction is also demonstrated through variation in feature importance. Further, a comparative analysis of spatial variability in model performance is done for children (our dataset) and adults (ASHRAE-II database). Finally, the generalization capability of thermal comfort models in NV classrooms is assessed and major challenges are highlighted.
• Abstract（参考訳）: 室内環境の熱的快適さは、居住者の健康、幸福、そしてパフォーマンスに大きな影響を及ぼす。 エネルギー効率とIoT(Internet-of-Things)が有効になったスマートな建物を考えると、機械学習(ML)はデータ駆動熱快適(TC)予測にますます利用されている。 一般に、MLベースのソリューションは、空調またはHVAC換気された建物に対して提案され、モデルは主に大人向けに設計されている。 一方で、ほとんどの国では自然換気式(nv)建物が一般的である。 また、エネルギー保全や長期持続可能性目標にも適している。 しかし、NVビルの室内環境は温度調節に欠けており、空間的文脈によって大きく異なる。 これらの要因により、TC予測は非常に難しい。 したがって,建築環境がTCモデルの性能に与える影響を判断することが重要である。 さらに,様々なnv屋内空間におけるtc予測モデルの一般化について検討する必要がある。 この仕事はこれらの問題に対処する。 512人の小学校学生を対象とし, 自然換気施設5棟で1ヶ月にわたるフィールド実験を行った。 空間的変動が生徒の快適性に及ぼす影響は,予測精度の変動(最大71%)によって示される。 また, 建築環境がtc予測に及ぼす影響を, 特徴量の変化から示す。 さらに, 子ども(我々のデータセット)と成人(ASHRAE-IIデータベース)を対象に, モデル性能の空間変動性の比較分析を行った。 最後に,NV教室におけるサーマルコンディションモデルの一般化能力を評価し,大きな課題を浮き彫りにした。

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