AI може да се използва за анализиране и прогнозиране на нивата на външен шум и тяхното въздействие върху комфорта на потребителите във входните пространства на сградата чрез следните стъпки:
1. Събиране на данни: Инсталирайте и използвайте сензори за шум или микрофони в близост до сградата, за да събирате аудио данни в реално време нивата на външен шум. Това събиране на данни трябва да включва различни фактори като час от деня, ден от седмицата, метеорологични условия и всякакви конкретни събития или дейности наблизо.
2. Предварителна обработка на данни: Почистете и обработете предварително събраните аудио данни, за да премахнете всякакъв шум или смущения, несвързани с външната среда. Това може да включва техники като филтриране, намаляване на шума и нормализиране.
3. Извличане на функции: Извличане на подходящи характеристики от предварително обработените аудио данни, които могат да помогнат за характеризиране на нивата на шум и комфорта на потребителя. Тези характеристики могат да включват интензитет на звука, разпределение на честотата, времеви модели и психоакустични показатели като сила на звука или раздразнение.
4. Етикетиране на данни: Етикетирайте предварително обработените данни със съответните субективни оценки за потребителски комфорт, събрани чрез проучвания или обратна връзка с потребителите. Това ще създаде етикетиран набор от данни за обучение на модел.
5. Обучение на модел: Използвайте техники за машинно обучение, за да обучите модел за прогнозиране, като използвате етикетирания набор от данни. Могат да се използват различни AI модели, като регресионни модели или архитектури за дълбоко обучение като конволюционни невронни мрежи (CNN) или повтарящи се невронни мрежи (RNN).
6. Оценка на модела: Оценете представянето на обучения модел, като използвате подходящи показатели като средна квадратна грешка или точност. Тази стъпка помага да се гарантира, че моделът може точно да предвиди нивата на външен шум и тяхното въздействие върху комфорта на потребителя.
7. Прогноза в реално време: Разположете обучения модел, за да анализирате непрекъснато аудио данни в реално време от сензорите за шум/микрофоните, инсталирани извън сградата. След това моделът може да предвиди очакваните нива на външен шум и да оцени комфорта на потребителя въз основа на научените модели.
8. Подкрепа при вземане на решения: Комбинирайте предвидените нива на шум и оценката на комфорта на потребителя с други системи за контрол на сградата, за да вземете информирани решения. Например регулиране на вентилационните или HVAC системите, контролиране на устройствата за потискане на шума или уведомяване на обитателите за потенциален дискомфорт.
Чрез интегрирането на AI в анализа и прогнозирането на нивата на външен шум, мениджърите на сгради и дизайнерите могат да оптимизират комфорта на потребителите, да предприемат превантивни мерки и да подобрят цялостното качество на входните пространства на сградата.
Дата на публикуване: