階層型3層ニューラルネットワークを用いた熱負荷予測手法の予測精度に及ぼす熱負荷特性の影響
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概要
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A Recent researches show the thermal load prediction using Neural Networking (NNW) models are more accurate than other methods. However.those results are conducted by simulation under specific building conditions. Network architecture such as input parameters and a number of hidden layer units influences the prediction accuracy, yet they have so far been decided by the trial-and-error method. In this paper, we examined several methods proposed for constructing NNW models theoretically and evaluated effect of heat load characteristics on the accuracy of heat load prediction using NNW models under the experimental analysis.
- 社団法人日本建築学会の論文
- 1997-12-30
著者
-
武田 仁
東京理科大学
-
塩谷 正樹
鹿島建設(株)技術研究所
-
塩谷 正樹
鹿島技術研究所
-
相楽 典泰
鹿島技術研究所第五研究部
-
相楽 典泰
北九州市立大学国際環境工学部
-
相楽 典泰
鹿島技術研究所
-
相良 典泰
鹿島技研
-
相楽 典泰
鹿島建設技術研究所環境計画部
-
武田 仁
東京理科大
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