Tekoälyä voidaan käyttää analysoimaan ja ennustamaan ulkomelutasoja ja niiden vaikutusta käyttömukavuuteen rakennuksen sisäänkäyntitiloissa seuraavien vaiheiden avulla:
1. Tiedonkeruu: Asenna ja käytä meluantureita tai mikrofoneja rakennuksen läheisyyteen kerätäksesi reaaliaikaista äänidataa. ulkoisesta melutasosta. Tämän tiedonkeruun tulisi sisältää useita tekijöitä, kuten vuorokaudenaika, viikonpäivä, sääolosuhteet ja tietyt tapahtumat tai toiminnot lähellä.
2. Tietojen esikäsittely: Puhdista ja esikäsittele kerätyt äänitiedot poistaaksesi kaikki ulkoiseen ympäristöön liittymättömät melut tai häiriöt. Tämä voi sisältää tekniikoita, kuten suodatusta, kohinanvaimennusta ja normalisointia.
3. Ominaisuuden purkaminen: Poimi esikäsitellystä äänidatasta olennaiset ominaisuudet, jotka voivat auttaa luonnehtimaan melutasoja ja käyttömukavuutta. Näitä ominaisuuksia voivat olla äänen voimakkuus, taajuuden jakautuminen, ajalliset kuviot ja psykoakustiset mittarit, kuten äänenvoimakkuus tai ärsytys.
4. Tietojen merkintä: Merkitse esikäsitellyt tiedot vastaavilla subjektiivisilla käyttäjämukavuuden arvioilla, jotka on kerätty kyselyjen tai käyttäjäpalautteen avulla. Tämä luo nimetyn tietojoukon mallin koulutusta varten.
5. Mallin koulutus: Käytä koneoppimistekniikoita ennustemallin kouluttamiseen käyttämällä merkittyä tietojoukkoa. Voidaan käyttää erilaisia AI-malleja, kuten regressiomalleja tai syväoppimisarkkitehtuureja, kuten konvoluutiohermoverkkoja (CNN) tai toistuvia hermoverkkoja (RNN).
6. Mallin arviointi: Arvioi koulutetun mallin suorituskykyä käyttämällä asianmukaisia mittareita, kuten keskineliövirhe tai tarkkuus. Tämä vaihe auttaa varmistamaan, että malli pystyy ennustamaan tarkasti ulkoisen melutasot ja niiden vaikutuksen käyttömukavuuteen.
7. Reaaliaikainen ennuste: Käytä koulutettua mallia analysoimaan jatkuvasti rakennuksen ulkopuolelle asennettujen meluantureiden/mikrofonien reaaliaikaista äänidataa. Malli voi sitten ennustaa odotetut ulkoiset melutasot ja arvioida käyttäjän mukavuutta opittujen mallien perusteella.
8. Päätöksen tuki: Yhdistä ennustetut melutasot ja käyttäjämukavuuden arviointi muihin rakennuksen valvontajärjestelmiin tehdäksesi tietoisia päätöksiä. Esimerkiksi ilmanvaihto- tai LVI-järjestelmien säätäminen, melua vaimentavien laitteiden ohjaus tai asukkaiden ilmoittaminen mahdollisista epämukavuudesta.
Integroimalla tekoäly ulkoisten melutasojen analysointiin ja ennustamiseen, isännöitsijät ja suunnittelijat voivat optimoida käyttömukavuuden, ryhtyä ennaltaehkäiseviin toimenpiteisiin ja parantaa rakennuksen sisäänkäyntitilojen yleistä laatua.
Julkaisupäivämäärä: