論文の概要: TRIZ Method for Urban Building Energy Optimization: GWO-SARIMA-LSTM Forecasting model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15283v1
• Date: Sun, 20 Oct 2024 04:46:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:15:42.810758
• Title: TRIZ Method for Urban Building Energy Optimization: GWO-SARIMA-LSTM Forecasting model
• Title（参考訳）: 都市建築エネルギー最適化のためのTRIZ法:GWO-SARIMA-LSTM予測モデル
• Authors: Shirong Zheng, Shaobo Liu, Zhenhong Zhang, Dian Gu, Chunqiu Xia, Huadong Pang, Enock Mintah Ampaw,
• Abstract要約: 本研究では, TRIZのイノベーション理論をGWO, SARIMA, LSTMと組み合わせたハイブリッドディープラーニングモデルを提案する。 本実験は,既存モデルと比較して予測誤差が15%減少することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.34028430825850625
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• Abstract: With the advancement of global climate change and sustainable development goals, urban building energy consumption optimization and carbon emission reduction have become the focus of research. Traditional energy consumption prediction methods often lack accuracy and adaptability due to their inability to fully consider complex energy consumption patterns, especially in dealing with seasonal fluctuations and dynamic changes. This study proposes a hybrid deep learning model that combines TRIZ innovation theory with GWO, SARIMA and LSTM to improve the accuracy of building energy consumption prediction. TRIZ plays a key role in model design, providing innovative solutions to achieve an effective balance between energy efficiency, cost and comfort by systematically analyzing the contradictions in energy consumption optimization. GWO is used to optimize the parameters of the model to ensure that the model maintains high accuracy under different conditions. The SARIMA model focuses on capturing seasonal trends in the data, while the LSTM model handles short-term and long-term dependencies in the data, further improving the accuracy of the prediction. The main contribution of this research is the development of a robust model that leverages the strengths of TRIZ and advanced deep learning techniques, improving the accuracy of energy consumption predictions. Our experiments demonstrate a significant 15% reduction in prediction error compared to existing models. This innovative approach not only enhances urban energy management but also provides a new framework for optimizing energy use and reducing carbon emissions, contributing to sustainable development.
• Abstract（参考訳）: 気候変動の進展と持続可能な開発目標により、都市建築エネルギー消費の最適化と二酸化炭素排出量の削減が研究の焦点となっている。 従来のエネルギー消費予測手法は、特に季節変動や動的変化を扱う際に、複雑なエネルギー消費パターンを完全に考慮できないため、精度と適応性に欠けることが多い。 本研究では, TRIZのイノベーション理論をGWO, SARIMA, LSTMと組み合わせたハイブリッドディープラーニングモデルを提案する。 TRIZはモデル設計において重要な役割を担い、エネルギー消費最適化における矛盾を体系的に解析することにより、エネルギー効率、コスト、快適性の効果的なバランスを達成する革新的なソリューションを提供する。 GWOはモデルのパラメータを最適化し、異なる条件下で高い精度を維持するために使用される。 SARIMAモデルはデータの季節的傾向を捉え、LSTMモデルはデータの短期的および長期的依存関係を処理し、予測の精度をさらに向上する。 本研究の主な貢献は、TRIZの強みと高度な深層学習技術を活用し、エネルギー消費予測の精度を向上させるロバストモデルの開発である。 本実験は,既存モデルと比較して予測誤差が15%減少することを示す。 この革新的なアプローチは、都市エネルギー管理を強化するだけでなく、エネルギー使用の最適化と二酸化炭素排出量の削減のための新しい枠組みも提供し、持続可能な開発に寄与する。

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