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저자정보
최두성 (Chungwoon University) 이예지 (Incheon National University) 고명진 (Suncheon Jeil College)
저널정보
한국생태환경건축학회 KIEAE Journal KIEAE Journal Vol.18 No.5(Wn.93)
발행연도
2018.10
수록면
69 - 74 (6page)
DOI
10.12813/kieae.2018.18.5.069

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Purpose: Prediction of building energy consumption is an important indicator of effective energy use and savings. Accordingly, studies are actively carried out to find energy use patterns in buildings or to predict energy consumption, especially machine learning technique have been successfully applied in analyzing building energy consumption data. In this paper, we propose a clustering method based on the dynamic time warping(DTW) algorithm, and applied to Artificial neural network(ANN) prediction model to improve the prediction accuracy of gas energy consumption in buildings. Method: To establish cluster-based ANN prediction model, monthly gas energy consumption data of buildings provided by the Korean government were collected. Using the collected data, this study analyzed representative patterns of gas energy consumption through DTW clustering method, and built an ANN prediction model based on these patterns. In addition, the accuracy of the DTW clustering-based ANN predictive model was compared with the general model to confirm whether the accuracy of the predictive model would be improved. Result: It was confirmed that cluster-based ANN prediction model showing representative pattern was analyzed about 12.7% more accurate than general model.
#건물 에너지 예측 #인공신경망 #동적 타임 워핑 #계층 클러스터링 #Building energy prediction #Artificial neural network #Dynamic time warping #Hierarchical clustering

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 클러스터링 및 인공신경망의 개념과 이론
3. 클러스터링을 이용한 가스에너지소비량 패턴분석
4. 클러스터링 기반 인공신경망 예측 및 평가
5. 결론
Reference

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - 문지훈 / 2016 / 인공 신경망과 지지 벡터 회귀분석을 이용한 대학 캠퍼스 건물의 전력 사용량 예측 기법 / 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 5 (10) : 293 ~ 302 Crossref [학위논문] - Lee, Ye-Ji / 2017 / Prediction of Module Temperature for Photovoltaic System using Data Mining / Incheon University google schola [학술지(정기간행물)] - 강인성 / 2017 / 건물 냉방시스템의 예측제어를 위한 인공신경망 모델 개발 / KIEAE Journal 17 (5) : 69 ~ 76 dbpia [학술지(정기간행물)] - 박보랑 / 2017 / 셋백기간 중 건물 냉방시스템 부하 예측을 위한 인공신경망모델 성능 평가 / KIEAE Journal 17 (4) : 83 ~ 88 dbpia [학술지(정기간행물)] - Li, Kangji / 2011 / Forecasting building energy consumption using neural networks and hybrid neuro-fuzzy system: A comparative study / Energy and Buildings 43 : 2893 ~ 2899 Crossref

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