바닥 난방 시스템 운영에 따른 GRU 기반의 실내온도 예측모델의 성능 평가

이명훈; 윤영란; 문현준

doi:10.21086/ksles.2020.06.27.3.272

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이명훈 (단국대학교) 윤영란 (단국대학교) 문현준 (단국대학교)

저널정보: 한국생활환경학회 한국생활환경학회지 한국생활환경학회지 제27권 제3호

발행연도: 2020.6

수록면: 272 - 282 (11page)

DOI: 10.21086/ksles.2020.06.27.3.272

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Forecasting of indoor temperature can be used to satisfy the thermal comfort and reduce energy consumption in buildings. In this study, we proposed a GRU-based model for forecasting the indoor temperature. The objective of this study is to assess the forecasting performance and transfer learning potential of GRU model in forecasting the indoor temperature, the performance is verified by comparing the LSTM model based on ground truth data. As a result, the proposed GRU model outperformed the LSTM model in forecasting the indoor temperature. The potential for transfer learning also appears to be high, these results show the potential of GRU model presented in this study for forecasting the indoor temperature.

#Indoor temperature #Forecasting model #Machine learning #Gated Recurrent Unit #Transfer learning

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Afroz, Z. / 2018 / Real-time prediction model for indoor temperature in a commercial building / Applied Energy 231:29~53

Chai, T / 2014 / Root mean square error (RMSE) or mean absolute error (MAE)?–Arguments against avoiding RMSE in the literature / Geoscientific Model Development 7(3):1247~1250

Chen, T. Y. / 2002 / Application of adaptive predictive control to a floor heating system with a large thermal lag / Energy and Buildings 34(1):45~51

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Cho, K. / 2014 / Learning phrase representations using RNN encoder-decoder for statistical machine translation

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