論文の概要: MARL: Multi-scale Archetype Representation Learning for Urban Building Energy Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00180v1
• Date: Fri, 29 Sep 2023 22:56:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 06:00:44.304028
• Title: MARL: Multi-scale Archetype Representation Learning for Urban Building Energy Modeling
• Title（参考訳）: marl: 都市建築エネルギーモデリングのためのマルチスケールアーチ型表現学習
• Authors: Xinwei Zhuang, Zixun Huang, Wentao Zeng, Luisa Caldas
• Abstract要約: 本稿では,MARL(Multi-scale Archetype Representation Learning)を提案する。 MARLは、建築のフットプリントを符号化し、幾何情報を複数のアーキテクチャ上の下流タスクによって制約された潜在ベクトルに浄化する。 その結果, 幾何学的特徴埋め込みはエネルギー消費推定の精度と信頼性を著しく向上させることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5898893619901381
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Building archetypes, representative models of building stock, are crucial for precise energy simulations in Urban Building Energy Modeling. The current widely adopted building archetypes are developed on a nationwide scale, potentially neglecting the impact of local buildings' geometric specificities. We present Multi-scale Archetype Representation Learning (MARL), an approach that leverages representation learning to extract geometric features from a specific building stock. Built upon VQ-AE, MARL encodes building footprints and purifies geometric information into latent vectors constrained by multiple architectural downstream tasks. These tailored representations are proven valuable for further clustering and building energy modeling. The advantages of our algorithm are its adaptability with respect to the different building footprint sizes, the ability for automatic generation across multi-scale regions, and the preservation of geometric features across neighborhoods and local ecologies. In our study spanning five regions in LA County, we show MARL surpasses both conventional and VQ-AE extracted archetypes in performance. Results demonstrate that geometric feature embeddings significantly improve the accuracy and reliability of energy consumption estimates. Code, dataset and trained models are publicly available: https://github.com/ZixunHuang1997/MARL-BuildingEnergyEstimation
• Abstract（参考訳）: 都市建築エネルギーモデリングにおけるエネルギーシミュレーションの精度向上には, 建築原型, 建築資材の代表的なモデルが不可欠である。 現在広く採用されている建物のアーチタイプは全国規模で開発されており、地元の建物の幾何学的特異性の影響を無視する可能性がある。 本稿では,表現学習を用いて特定の建物から幾何学的特徴を抽出する手法であるmarl(multi-scale archetype representation learning)を提案する。 VQ-AEをベースとして構築されたMARLは、ビルディングフットプリントを符号化し、幾何情報を複数のアーキテクチャダウンストリームタスクによって制約された潜在ベクトルに精製する。 これらの調整された表現は、さらなるクラスタリングと構築エネルギーモデリングに有用であることが証明されている。 このアルゴリズムの利点は,建築物のフットプリントの異なるサイズに対する適応性,マルチスケール領域における自動生成機能,近隣地域や地域社会間の幾何学的特徴の保存などである。 本研究は, LA郡の5地域を対象に, MARLが従来型およびVQ-AE抽出アーチタイプを上回る性能を示した。 その結果, 幾何学的特徴埋め込みはエネルギー消費推定の精度と信頼性を著しく向上させることがわかった。 コード、データセット、トレーニングされたモデルが公開されている。 https://github.com/ZixunHuang1997/MARL-BuildingEnergyEstimation

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