深層学習による室内気流予測手法の開発　（第4報）異なる前処理手法が予測精度に及ぼす影響

抄録

本研究は深層学習を活用して室内気流の高速かつ高精度な予測手法を開発している。既報では、深層ニューラルネットワークを用いて室内非等温流れの速度と温度分布の予測を実現した。速度と温度を同時に予測する際、入力と出力の速度と温度は実単位における数値の桁数が異なるため、前処理が必要である。本研究では、異なる前処理手法によるニューラルネットワークのパフォーマンスを比較して、前処理手法がニューラルネットワークの予測精度に及ぼす影響を示す。