Fugu-MT 論文翻訳(概要): Predicting the performance of hybrid ventilation in buildings using a multivariate attention-based biLSTM Encoder-Decoder neural network

論文の概要: Predicting the performance of hybrid ventilation in buildings using a multivariate attention-based biLSTM Encoder-Decoder neural network

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04126v1
Date: Wed, 8 Feb 2023 15:24:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-09 15:53:02.910587
Title: Predicting the performance of hybrid ventilation in buildings using a multivariate attention-based biLSTM Encoder-Decoder neural network
Title（参考訳）: 多変量注目型BiLSTMエンコーダデコーダニューラルネットワークを用いた建物におけるハイブリッド換気の性能予測
Authors: Gaurav Chaudhary, Hicham Johra, Laurent Georges, Bj{\o}rn Austb{\o}
Abstract要約: ハイブリッド換気は、ほとんどの気候に新鮮な空気を供給するためのエネルギー効率の高いソリューションである。このようなシステムを最適に運用するには、高忠実度制御指向モデルが必要である。ニューラルネットワークに基づくブラックボックスモデルは、ダイナミクスを構築するための優れた推定器として訓練することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Hybrid ventilation (coupling natural and mechanical ventilation) is an energy-efficient solution to provide fresh air for most climates, given that it has a reliable control system. To operate such systems optimally, a high-fidelity control-oriented model is required. It should enable near-real time forecast of the indoor air temperature and humidity based on operational conditions such as window opening and HVAC schedules. However, widely used physics-based simulation models (i.e., white-box models) are labour-intensive and computationally expensive. Alternatively, black-box models based on artificial neural networks can be trained to be good estimators for building dynamics. This paper investigates the capabilities of a multivariate multi-head attention-based long short-term memory (LSTM) encoder-decoder neural network to predict indoor air conditions of a building equipped with hybrid ventilation. The deep neural network used for this study aims to predict indoor air temperature dynamics when a window is opened and closed, respectively. Training and test data were generated from detailed multi-zone office building model (EnergyPlus). The deep neural network is able to accurately predict indoor air temperature of five zones whenever a window was opened and closed.
Abstract（参考訳）: ハイブリッド換気(自然と機械の換気を結合する)は多くの気候に新鮮な空気を供給するためのエネルギー効率の高いソリューションである。このようなシステムを最適に運用するには、高忠実度制御指向モデルが必要である。窓開放やHVACスケジュールなどの運用条件に基づいて室内の気温と湿度をほぼリアルタイムに予測できるようにする。しかし、広く使われている物理に基づくシミュレーションモデル(ホワイトボックスモデル)は労働集約的で計算コストが高い。あるいは、ニューラルネットワークに基づくブラックボックスモデルは、ダイナミクスを構築するための優れた推定器として訓練することができる。本稿では,多変量多目的注意型長短期記憶(LSTM)エンコーダ・デコーダニューラルネットワークを用いて,ハイブリッド換気装置を備えた建物の室内空気環境を予測する機能について検討する。本研究で使用する深層ニューラルネットワークは,窓の開閉時の室内空気温度動態を予測することを目的としている。詳細なマルチゾーンオフィスビルディングモデル(EnergyPlus)からトレーニングデータとテストデータを生成した。ディープニューラルネットワークは、窓が開いて閉じたときに5つのゾーンの屋内空気温度を正確に予測することができる。

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