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Segmentation d'un parc virtuel de bâtiments par clustering pour la rénovation énergétique
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Lee, Yunseok Boisson, Pierre Rivallain, Mathieu Baverel, Olivier |
| Copyright Year | 2018 |
| Abstract | Dans cette etude, le clustering, une technique d'apprentissage automatique non supervisee, est utilisee pour segmenter un parc de bâtiments en groupes homogenes en termes d'attributs descriptifs et de performance energetique. Un parc virtuel de bâtiments residentiels a ete genere pour tester une methode de clustering. Il est constitue de geometries diverses (forme et taille) qui permettent d'identifier differentes morphologies types. Les attributs des bâtiments utilises pour le clustering sont separes en deux parties : l'espace de decision des attributs descriptifs, et l'espace objectif des performances energetiques. La methode de clustering qui est developpee cherche a satisfaire le critere d'homogeneite dans les deux espaces. L'interaction entre deux espaces a ete realisee par la reduction de la dimension utilisant LDA et l'auto-supervision utilisant l'indice de Rand ajuste (ARI). L'analyse des resultats permet de valider l'approche de la methode. Les clusters de bâtiments obtenus sont plus ou moins eloignes des typologies traditionnelles. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01795043/file/LeeConfIbpsaFrance2018final_0426.pdf |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
