機械学習を利用した個別空調における快適度推定モデルの構築

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2022/02/01

タイトル(英語): Construction of Thermal Comfort Estimation Model for Individual Air-conditioning System Using Machine Learning

著者名: 山崎　高弘（大阪産業大学 工学部 電子情報通信工学科），宮坂　房千加（東テク(株)），常盤　欣一朗（大阪産業大学 工学部 電子情報通信工学科）

著者名(英語): Takahiro Yamasaki (Department of Electronics, Information and Communication Engineering, Faculty of Engineering, Osaka Sangyo University), Fusachika Miyasaka (TOTECH CORPORATION), Kin-ichiroh Tokiwa (Department of Electronics, Information and Communication Engineering, Faculty of Engineering, Osaka Sangyo University)

キーワード: 空調制御，快適度推定，機械学習，ニューラルネットワーク　　air-conditioning system control，thermal comfort estimation，machine learning，neural network

要約(英語): Multi-package type air-conditioning systems are installed in various offices. Generally, those systems are operated in such a way that the heating or cooling modes, temperature, and air volume can be set arbitrarily. Even if the room temperatures and air flows are reasonable, the thermal environments are not clear whether it is comfortable for persons in the rooms.Our goal is to build an automatic control system for individual air conditioning by using IoT devices and machine learning. Therefore, as a first effort, this paper proposes to focus on the prediction performance of machine learning and to build a thermal comfort level estimation model to predict the comfort level of humans in a room.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.142 No.2 （2022） 特集：確率的最適化手法・機械学習技術を用いたシステム知能化の最新動向

本誌掲載ページ: 129-135 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/142/2/142_129/_article/-char/ja/