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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.11
- 수록면
- 38 - 42 (5page)
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The predictive model of heating ventilation air conditioning (HVAC) system operation temperature is essential for the predictive control to improve indoor thermal comfort and reduce building energy consumption. In this study, a library building operation temperature prediction model which based on deep learning is proposed. According to the data characteristics for this building, this paper adopts the long-short-time memory network (LSTM) algorithm to predict outdoor temperature and several HVAC system operation fluid temperatures. Evaluate result indicated that this model has high accuracy and short-term future prediction capacity even in the absence of multivariable variables. Compared with the existing methods based on artificial intelligence or machine learning, LSTM takes the temporal correlation within the dataset into account, and the performance a better prediction accuracy for temperature which is a temporal correlation variable. The results show that, for this library building, due to the lack of variable category, LSTM has a higher prediction accuracy and more suitable than traditional machine learning method such as Back-Propagation Neural Networks (BPNN). It also provides a favorable support for further research to realize model predictive control.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Methodology
3. Case study
4. Result and discussion
References
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