Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ανάλυση και την πρόβλεψη των εξωτερικών επιπέδων θορύβου και των επιπτώσεών τους στην άνεση των χρηστών στους χώρους εισόδου ενός κτιρίου μέσω των παρακάτω βημάτων:
1. Συλλογή δεδομένων: Εγκαταστήστε και χρησιμοποιήστε αισθητήρες θορύβου ή μικρόφωνα στην περιοχή του κτιρίου για τη συλλογή δεδομένων ήχου σε πραγματικό χρόνο των επιπέδων εξωτερικού θορύβου. Αυτή η συλλογή δεδομένων θα πρέπει να περιλαμβάνει διάφορους παράγοντες όπως την ώρα της ημέρας, την ημέρα της εβδομάδας, τις καιρικές συνθήκες και τυχόν συγκεκριμένα γεγονότα ή δραστηριότητες κοντά.
2. Προεπεξεργασία δεδομένων: Καθαρίστε και προεπεξεργαστείτε τα συλλεγμένα δεδομένα ήχου για να αφαιρέσετε τυχόν θόρυβο ή παρεμβολές που δεν σχετίζονται με το εξωτερικό περιβάλλον. Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει τεχνικές όπως φιλτράρισμα, μείωση θορύβου και κανονικοποίηση.
3. Εξαγωγή δυνατοτήτων: Εξάγετε σχετικές λειτουργίες από τα προεπεξεργασμένα δεδομένα ήχου που μπορούν να βοηθήσουν στον χαρακτηρισμό των επιπέδων θορύβου και της άνεσης του χρήστη. Αυτά τα χαρακτηριστικά μπορεί να περιλαμβάνουν την ένταση του ήχου, την κατανομή συχνότητας, τα χρονικά μοτίβα και τις ψυχοακουστικές μετρήσεις όπως η ένταση ή η ενόχληση.
4. Επισήμανση δεδομένων: Επισημάνετε τα προεπεξεργασμένα δεδομένα με τις αντίστοιχες υποκειμενικές αξιολογήσεις της άνεσης των χρηστών που συλλέγονται μέσω ερευνών ή σχολίων χρηστών. Αυτό θα δημιουργήσει ένα επισημασμένο σύνολο δεδομένων για εκπαίδευση μοντέλων.
5. Εκπαίδευση μοντέλου: Χρησιμοποιήστε τεχνικές μηχανικής μάθησης για να εκπαιδεύσετε ένα μοντέλο πρόβλεψης χρησιμοποιώντας το επισημασμένο σύνολο δεδομένων. Μπορούν να χρησιμοποιηθούν διάφορα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης, όπως μοντέλα παλινδρόμησης ή αρχιτεκτονικές βαθιάς μάθησης, όπως συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN) ή επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα (RNN).
6. Αξιολόγηση μοντέλου: Αξιολογήστε την απόδοση του εκπαιδευμένου μοντέλου χρησιμοποιώντας κατάλληλες μετρήσεις όπως το μέσο τετράγωνο σφάλμα ή ακρίβεια. Αυτό το βήμα βοηθά να διασφαλιστεί ότι το μοντέλο μπορεί να προβλέψει με ακρίβεια τα επίπεδα εξωτερικού θορύβου και τον αντίκτυπό τους στην άνεση του χρήστη.
7. Πρόβλεψη σε πραγματικό χρόνο: Αναπτύξτε το εκπαιδευμένο μοντέλο για να αναλύετε συνεχώς δεδομένα ήχου σε πραγματικό χρόνο από τους αισθητήρες θορύβου/μικρόφωνα που είναι εγκατεστημένα έξω από το κτίριο. Το μοντέλο μπορεί στη συνέχεια να προβλέψει τα αναμενόμενα επίπεδα εξωτερικού θορύβου και να εκτιμήσει την άνεση του χρήστη με βάση τα μαθημένα μοτίβα.
8. Υποστήριξη αποφάσεων: Συνδυάστε τα προβλεπόμενα επίπεδα θορύβου και την αξιολόγηση της άνεσης του χρήστη με άλλα συστήματα ελέγχου κτιρίου για να λάβετε τεκμηριωμένες αποφάσεις. Για παράδειγμα, ρύθμιση εξαερισμού ή συστημάτων HVAC, έλεγχος συσκευών ακύρωσης θορύβου ή ειδοποίηση των επιβατών για πιθανή ενόχληση.
Με την ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στην ανάλυση και την πρόβλεψη των εξωτερικών επιπέδων θορύβου, οι διαχειριστές και οι σχεδιαστές κτιρίων μπορούν να βελτιστοποιήσουν την άνεση των χρηστών, να λάβουν προληπτικά μέτρα και να βελτιώσουν τη συνολική ποιότητα των χώρων εισόδου του κτιρίου.
Ημερομηνία έκδοσης: