論文の概要: A Multimodal Physics-Informed Neural Network Approach for Mean Radiant Temperature Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08482v1
- Date: Tue, 11 Mar 2025 14:36:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-12 15:46:14.319042
- Title: A Multimodal Physics-Informed Neural Network Approach for Mean Radiant Temperature Modeling
- Title（参考訳）: 平均放射温度モデリングのためのマルチモーダル物理インフォームドニューラルネットワークアプローチ
- Authors: Pouya Shaeri, Saud AlKhaled, Ariane Middel,
- Abstract要約: 本研究では,短波・長波放射モデリングと深層学習技術を統合した物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)手法を提案する。
気象データ,建築環境特性,魚眼画像由来シェーディング情報を含むマルチモーダルデータセットを活用することにより,物理的整合性を維持しつつ予測精度を向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Outdoor thermal comfort is a critical determinant of urban livability, particularly in hot desert climates where extreme heat poses challenges to public health, energy consumption, and urban planning. Mean Radiant Temperature ($T_{mrt}$) is a key parameter for evaluating outdoor thermal comfort, especially in urban environments where radiation dynamics significantly impact human thermal exposure. Traditional methods of estimating $T_{mrt}$ rely on field measurements and computational simulations, both of which are resource intensive. This study introduces a Physics-Informed Neural Network (PINN) approach that integrates shortwave and longwave radiation modeling with deep learning techniques. By leveraging a multimodal dataset that includes meteorological data, built environment characteristics, and fisheye image-derived shading information, our model enhances predictive accuracy while maintaining physical consistency. Our experimental results demonstrate that the proposed PINN framework outperforms conventional deep learning models, with the best-performing configurations achieving an RMSE of 3.50 and an $R^2$ of 0.88. This approach highlights the potential of physics-informed machine learning in bridging the gap between computational modeling and real-world applications, offering a scalable and interpretable solution for urban thermal comfort assessments.
- Abstract（参考訳）: 屋外の熱的快適さは、特に暑さが公衆衛生、エネルギー消費、都市計画に困難をもたらす砂漠の気候において、都市の自由を決定づける重要な要因である。
平均放射温度(T_{mrt}$)は屋外の熱的快適性を評価するための重要なパラメータである。
T_{mrt}$を推定する従来の方法は、フィールドの測定と計算シミュレーションに依存しており、どちらもリソース集約である。
本研究では,短波・長波放射モデリングと深層学習技術を統合した物理情報ニューラルネットワーク(PINN)手法を提案する。
気象データ,建築環境特性,魚眼画像由来シェーディング情報を含むマルチモーダルデータセットを活用することにより,物理的整合性を維持しつつ予測精度を向上させる。
実験の結果,提案したPINNフレームワークは従来のディープラーニングモデルよりも優れており,RMSEが3.50ドル,R^2$が0.88ドルであることがわかった。
このアプローチは、計算モデルと実世界のアプリケーションの間のギャップを埋める物理インフォームド機械学習の可能性を強調し、都市熱快適性評価のためのスケーラブルで解釈可能なソリューションを提供する。
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