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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 624 - 627 (4page)
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Recently, occupant-centric control (OCC) has been attracting attention for energy saving in buildings, and occupancy forecasting is a key element of this. Thus, the purpose of this study is to develop a time series-based intelligent model that predicts occupancy patterns and to check the predictability for various prediction horizons. The forecasting model was developed using a long short-term memory (LSTM) neural network which predicts the number of occupancy after 15 minutes, 60 minutes, and 180 minutes. To evaluate the performance of the developed model, predictions were conducted with test data. mean absolute error (MAE) and root mean squared error (RMSE) were calculated based on the errors between the actual number of occupancy and the predicted value. As a result, the MAE and RMSE of the 15-minute forecasting model was 1.54 and 2.25, respectively showing the remarkable performance. Although the prediction accuracy decreases as the prediction period increases, the 60-minute and 180-minute forecasting model presented superior performance compared to the previous studies with MAE = 2.65, RMSE = 4.18, and MAE = 4.62, RMSE = 6.90, respectively. Therefore, it was possible to confirm the applicability of the developed occupancy pattern forecasting model, and it is expected that it can be used for optimal intelligent building control through performance improvement in the future.
목차
Abstract
1. 연구배경 및 목적
2. 연구방법
3. 예측모델 성능평가
4. 결론
References
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