빌딩 냉난방 부하 예측을 위한 구간 기반 퍼지 클러스터링에 기반을 둔 입자 모델의 설계

이명원; 곽근창

doi:10.14801/jkiit.2017.15.7.9

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이명원 (조선대학교) 곽근창 (조선대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제15권 제7호(JKIIT, Vol.15, No.7)

발행연도: 2017.7

수록면: 9 - 16 (8page)

DOI: 10.14801/jkiit.2017.15.7.9

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본 논문에서는 정보입자에 근거한 입자모델(GM: Granular Model)의 설계를 다룬다. 입자모델은 구간 기반 퍼지 클러스터링(IFC: Interval based Fuzzy Clustering)을 이용하여 입출력공간에서 정보입자들에 의해 설계되어지며, 출력 공간에 기술된 구간 정보 입자와 입력 공간에 형성된 유도 정보 입자의 집합을 직관적으로 구조화된 집합의 네트워크로 모방한 모델을 개발함으로써 정보입자(Information Granular)의 개념을 이용한다. 다른 문헌들에서 기술되는 대부분의 퍼지 모델과 달리 입자화 된 모델에 의해 생성된 결과는 정보입자이다. 퍼지 정보 입자는 입자모델을 이용하여 실현된다. 실험 결과에는 공개적으로 사용 가능한 빌딩 냉난방 부하 예측 문제를 이용하여 기존 연구 방법인 컨텍스트 기반 GM과 본 논문에서 제안된 구간 기반 GM의 성능을 확인한다. 실험 결과 평균 제곱근 오차 방법을 통한 성능은 기존의 컨텍스트 기반 GM의 경우가 더 좋은 결과를 보였지만 타당한 입자성의 원칙을 이용한 성능지표로는 제안된 방법이 기존 방법과 비슷한 성능을 보인다.

참고문헌 (26)

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P. Baranyi, The Generalized TP model transformation for T-S fuzzy model manipulation and generalized stability verification, IEEE Trans. on Fuzzy System, Vol. 22, No. 4, pp. 934-948, Aug. 2014. Z. Deng, Y. Jiang, K. S. Choi, F. L. Chung, and S. Wang, Knowledge-leverage-based TSK fuzzy system modeling, IEEE Trans. on Neural Networks and Learning System, Vol. 24, No. 8 pp. 1200-1212, Aug. 2013. J. S. R. Jang, ANFIS: adaptive-network-based fuzzy inference system, IEEE Trans. on System Man and Cybernetics. Vol. 23, No. 3, pp. 665- 685, May/Jun. 1993. C. F. Juang and C. Y. Chen, An interval type-2 neural fuzzy chip with on-chip incremental learning ability for time-varying data sequence prediction and system control, IEEE Trans. on Neural Networks and Learning System, Vol. 25, No. 1, pp. 216-228, Jan. 2014. V. G. Kaburlasos and S. E. Papadakis, A granular extension of the fuzzy-ARTMAP (FAM) neural classifier based on fuzzy lattice reasoning (FLR), Neurocomputing, Vol. 72, No. 10-12, pp. 2067-2078, Jun. 2009.

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