機械学習による建物周辺気流計測の高精度化に関する研究
Cross-sensor domain adaptation (CSDA) による建物周辺気流計測に関する風杯型風速計のデータ駆動型校正研究背景: データ駆動型校正は、人工ニューラルネットワーク (ANN) 予測を用いて超1-a single CA

1-b multiple CAs

音波風速計 (UA) の瞬時計測値へ風杯型風速計 (CA) の計測値をフィッティングする。
◆ 目標: ANNモデルの汎用性能の強化。高精度・低コスト的な風速測定システムの開発。
◆ 校正問題-1 (Cross-sensor (CS) 場合): 健康状態および寿命のため、異なるCAによる訓練・テストデータでは、風速 (特に弱風) 応答に差が生じ、ANNの予測精度に悪影響を与える。
◆ 校正問題-2 (Cross-condition 場合): 異なる場所・異なる期間からCAで測られる訓練・テス
トデータでは、異なる風況により風速統計分布の差が生じ、予測にも悪影響を与える。

データ: Source (S) domainはopen space (OS) (building side (BS)) にCA1(2)・UA1(2)を用いて二週間で風観測した。Target (T)domainはBSにおいてCA2・UA2を用いて三日で風観測した。校正では、single-sensor (SS) の場合に、S_BS_CA2はT_BS_CA2に対する校正に使われる。CSの場合に、S_OS_CA1はS_BS_CA2がT_BS_CA2へのような校正効果であると期待されている。
CA2 UA2
UA1 CA1

Single-sensor
Single-location

×Cross-sensor
Cross-location

No secondary use
3-b Samples: S_BS_CA2, S-BS_UA2
T_BS_CA2, T-BS_UA2

2-b Samples: S_OS_CA1, S_OS_UA1

2-a Location and sensors: OS_CA1, OS_UA1

3-a Location and sensors: BS_CA2, BS_UA2Ⅰ. EMDに基づく前処理 (cross-sensor問題を解決する):

提案手法:
Source domain samples(training dataset)+
S_OS_CA1

S_OS_UA1

CA1・CA2の弱風応答の差あるいはその個別性の強い部分を取り除くため、両者計測値の共通のトレンドを抽出する法を提案する。トレンドとは短期変動の影響を除去し、中長期変動を反映した計測値であり、その統計値はCA毎の機械的特性の差異に影響されにくいと考えられる。
⚫Clustering-based ANN (CANN)⚫CSDA: an EMD-based preprocess
𝒍𝒂𝒃𝒆𝒍Wind Measuring Database⚫ Source domain samples(S_OS_CA1, S_OS_UA1), or(S_BS_CA2, S_BS_UA2).
⚫ Target samples (T_BS_CA2)

New sourceclassification
training
New target
Delete high frequency
𝑺 𝒕 , 𝑺 𝒕𝒊 > 𝑼𝒔𝒕𝒂𝒓𝒕
intrinsic mode functions
Data-driven
𝑫 𝒕𝒊 = ቊ 𝒊
𝑻 𝒕𝒊 , 𝑻 𝒕𝒊 ≤ 𝑼𝒔𝒕𝒂𝒓𝒕correction
combination
Low frequency
potential trend: 𝑻 𝒕𝒊
Samples below 𝑈𝑠𝑡𝑎𝑟𝑡 in 𝑆 𝑡𝑖 are replaced by 𝑇 𝑡𝑖 atthe same positions(Ⅱ)

Step 1Divided Sour.
Divided Tar.

Cluster 1 ANN model
Training (Sour.) → Prediction (Tar.)

Cluster 2 Label
Features → 10-min samples

Divided Sour.
Divided Tar.

Cluster 2 ANN model
Training (Sour.) → Prediction (Tar.)

Divided Sour.
Divided Tar.

Cluster k ANN model
Training (Sour.) → Prediction (Tar.)

SourceTargetFeature
Extraction

FeatureExtraction

10-min windstatistics of
S_OS_CA1

10-min windstatistics of
T_BS_CA2

Cluster k Label
Features → 10-min samples(b) Conceptual Diagram of Agglomerative Clustering Process
Centroid of Cluster A

Feature Selection

Ward Linkage
Method:⚫ Normalization (Z-Score)⚫ Dimension reduction (PCA)

Step 3

New Cluster

Minimum Increasing
Degree: 𝐂𝐀 − 𝐂𝐁 𝟐

Centroid of
New Cluster

Centroid of Cluster B

Multiple Inputs

Target domain data 𝑺𝑻 𝒕𝒊

Agglomerative ClusteringUnfold⚫ Ward linkage method⚫ Calinski–Harabasz (CH) index

Input dataSingle output

Cluster 1, 2, …, k Labels⚫ For source domain, target
domain features

Target domain samples(test dataset)

Cluster 1 Label
Features → 10-min samples

Combination

Step 2(d) Stage 3: Modeling and Prediction…

○ ANN model○ CANN model

Reconstruction of CA1・CA2 samples: 𝑫 𝒕𝒊(c) Stage 2: Clustering-based UDA…

Empirical mode
decomposition (EMD)(a) Stage 1: Feature-based Clustering

Source domain
data 𝑺𝒔 𝒕𝒊

Connect S_OS_CA1 and
T_BS_CA2 samples: 𝑺 𝒕𝒊

(Ⅰ)

Single-sensor
Single-location

Cluster

Initial State

Cluster Merge at Iterations

Final StateⅡ. Clusteringに基づくドメイン適応予測 (cross-condition問題を解決する):
T_BS_CA2

計算結果と結論:

CANNは、clusterごとに分割されたsource domainとtarget domainでの瞬時風速データに基づいて複数のANNモデルを構築して、T_BS_CA2を校正(予測)する。このマルチモデリング法は異なる特徴空間によりsource domainの知識をtarget domainへ部分的に転送するため、従来の単一モデリング学習手法（ANNモデル）よりも高い汎化性能を有する。

◆ 図4: CSの場合に、提案したEMDに基づくCSDAでCA1・CA2の弱風応答サンプルの確率密度関数の差をよく緩和した。
◆ 図5: SSの場合と比較して、CSDAはCSの場合におけるANNまたはCANNモデルによる校正(予測)誤差の増加を抑制できる。
◆ CSDA_CANNの校正効果は他のbaselinesより優れている。OSにおいて1台のCAと1台のUAによる測定値からなる既存のデータベースは、建物周辺気流計測のための異なる場合の複数の同じタイプのCAを校正できるという潜在力を確認した。
Mean (%)

SS_ANN𝐷𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒𝑚𝑎𝑥 = 0.27(KS-test)

SS_CANN(Obvious outliers)

CS_ANN𝐷𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒𝑚𝑎𝑥 = 0.77(KS-test)

CS_CANN(Obvious outliers)

CSDA_ANN
𝐷𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒𝑚𝑎𝑥 = 0.18(KS-test)

AVG (%)

CSDA_CANN(No obvious outliers)○ S_BS_CA2■ T_BS_CA2

35.0
30.0
25.0
20.0
15.0
10.0
5.00.0

GF (%)○ S_OS_CA1■ T_BS_CA2

Mean (%)

Max (%)AVG (%)
Raw
SS_ANN
CS_ANN
CSDA_ANN

SD (%)○ S_OS_CA1■ T_BS_CA2

4 Differences in response between sensors below 𝑼𝒔𝒕𝒂𝒓𝒕 (0.5 m/s)TI (%)

5-a ANN models: mean relative errors of wind statistics

Improving Accuracy of Airflow Measurement
around Buildings by Machine Learning

35.0
30.0
25.0
20.0
15.0
10.0
5.0
0.0

GF (%)Max (%)
Raw
SS_CANN
CS_CANN
CSDA_CANN

SD (%)

TI (%)

5-b CANN models: mean relative errors of wind statistics

大岡研究室・菊本研究室
Ooka Lab. and Kikumoto Lab.