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안기언 (한국건설기술연구원) 김경재 (삼성전자) 김덕우 (한국건설기술연구원) 채창우 (한국건설기술연구원) 조현미 (한국건설기술연구원)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2022년도 하계학술발표대회 논문집
발행연도
2022.6
수록면
1,313 - 1,316 (4page)

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Physics models and machine learning (ML) models are used to describe the behaviour of variable refrigerant flow (VRF) systems. This study introduces a hybrid model that combines physics and ML models to achieve enhanced usability and reliability compared to traditional models. A Bayesian neural network (BNN) was used to develop traditional ML and hybrid models for predicting the compressor power of a VRF system, and the predictive abilities and uncertainties of both the models were investigated. For the experimental dataset, the predictive performances of both the models were similar; however, the epistemic uncertainty of the hybrid model quantified using the BNN was 36.4% lower than that of the ML model.
#Machine learning(기계학습) #Hybrid model(하이브리드 모델) #Bayesian neural network(베이지언 신경망) #Variable refrigerant flow system(VRF 시스템)

목차

Abstract
1. 서론
2. 데이터 수집 실험
3. 하이브리드 모델
4. 모델 개발 절차
5. 개발 결과
4. 결론
References

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