AI lze využít k analýze a předpovědi úrovní vnějšího hluku a jejich dopadu na uživatelský komfort ve vstupních prostorách budovy prostřednictvím následujících kroků:
1. Sběr dat: Nainstalujte a využijte snímače hluku nebo mikrofony v blízkosti budovy ke sběru zvukových dat v reálném čase. hladiny vnějšího hluku. Tento sběr dat by měl zahrnovat různé faktory, jako je denní doba, den v týdnu, povětrnostní podmínky a jakékoli konkrétní události nebo aktivity v okolí.
2. Předzpracování dat: Vyčistěte a předzpracujte shromážděná zvuková data, abyste odstranili jakýkoli šum nebo rušení nesouvisející s vnějším prostředím. To může zahrnovat techniky, jako je filtrování, redukce šumu a normalizace.
3. Extrakce funkcí: Extrahujte relevantní funkce z předzpracovaných zvukových dat, které mohou pomoci charakterizovat úrovně hluku a uživatelský komfort. Tyto funkce mohou zahrnovat intenzitu zvuku, distribuci frekvencí, časové vzorce a psychoakustické metriky, jako je hlasitost nebo obtěžování.
4. Označování dat: Označte předzpracovaná data odpovídajícími subjektivními hodnoceními uživatelského komfortu shromážděnými prostřednictvím průzkumů nebo zpětné vazby od uživatelů. Tím se vytvoří označená datová sada pro trénování modelu.
5. Trénink modelu: Využijte techniky strojového učení k trénování predikčního modelu pomocí označené datové sady. Lze použít různé modely umělé inteligence, jako jsou regresní modely nebo architektury hlubokého učení, jako jsou konvoluční neuronové sítě (CNN) nebo rekurentní neuronové sítě (RNN).
6. Vyhodnocení modelu: Vyhodnoťte výkon trénovaného modelu pomocí vhodných metrik, jako je střední kvadratická chyba nebo přesnost. Tento krok pomáhá zajistit, že model dokáže přesně předvídat hladiny vnějšího hluku a jejich dopad na uživatelský komfort.
7. Predikce v reálném čase: Nasaďte trénovaný model k průběžné analýze zvukových dat v reálném čase ze snímačů hluku/mikrofonů instalovaných mimo budovu. Model pak dokáže předvídat očekávané hladiny vnějšího hluku a na základě naučených vzorců odhadnout uživatelský komfort.
8. Podpora rozhodování: Kombinujte předpokládané hladiny hluku a hodnocení uživatelského komfortu s jinými systémy řízení budovy, abyste mohli přijímat informovaná rozhodnutí. Například nastavení ventilačních nebo HVAC systémů, ovládání zařízení pro potlačení hluku nebo upozornění cestujících na potenciální nepohodlí.
Začleněním umělé inteligence do analýzy a predikce úrovní vnějšího hluku mohou správci budov a projektanti optimalizovat uživatelský komfort, přijímat preventivní opatření a zvyšovat celkovou kvalitu vstupních prostor budovy.
Datum publikace: