AI se može koristiti za analizu i predviđanje razina vanjske buke i njihovog utjecaja na udobnost korisnika u ulaznim prostorima zgrade kroz sljedeće korake:
1. Prikupljanje podataka: Instalirajte i koristite senzore buke ili mikrofone u blizini zgrade za prikupljanje audio podataka u stvarnom vremenu razine vanjske buke. Ovo prikupljanje podataka treba uključivati različite čimbenike kao što su doba dana, dan u tjednu, vremenski uvjeti i svi specifični događaji ili aktivnosti u blizini.
2. Predobrada podataka: Očistite i prethodno obradite prikupljene audio podatke kako biste uklonili buku ili smetnje koje nisu povezane s vanjskim okruženjem. To može uključivati tehnike kao što su filtriranje, smanjenje šuma i normalizacija.
3. Izdvajanje značajki: Izdvojite relevantne značajke iz prethodno obrađenih audio podataka koje mogu pomoći u karakterizaciji razina buke i udobnosti korisnika. Te značajke mogu uključivati intenzitet zvuka, distribuciju frekvencije, vremenske obrasce i psihoakustičke metrike poput glasnoće ili smetnje.
4. Označavanje podataka: Označite prethodno obrađene podatke odgovarajućim subjektivnim ocjenama udobnosti korisnika prikupljenim putem anketa ili povratnih informacija korisnika. Ovo će stvoriti označeni skup podataka za obuku modela.
5. Obuka modela: Upotrijebite tehnike strojnog učenja za obuku modela predviđanja pomoću označenog skupa podataka. Mogu se koristiti različiti modeli umjetne inteligencije, kao što su regresijski modeli ili arhitekture dubokog učenja poput konvolucijskih neuronskih mreža (CNN) ili rekurentnih neuronskih mreža (RNN).
6. Procjena modela: Ocijenite izvedbu uvježbanog modela korištenjem odgovarajuće metrike kao što je srednja kvadratna pogreška ili točnost. Ovaj korak pomaže osigurati da model može točno predvidjeti razine vanjske buke i njihov utjecaj na udobnost korisnika.
7. Predviđanje u stvarnom vremenu: implementirajte obučeni model za kontinuiranu analizu audio podataka u stvarnom vremenu sa senzora buke/mikrofona instaliranih izvan zgrade. Model zatim može predvidjeti očekivane vanjske razine buke i procijeniti udobnost korisnika na temelju naučenih uzoraka.
8. Podrška pri odlučivanju: Kombinirajte predviđene razine buke i procjenu udobnosti korisnika s drugim sustavima kontrole zgrade kako biste donijeli informirane odluke. Na primjer, podešavanje ventilacije ili HVAC sustava, upravljanje uređajima za suzbijanje buke ili obavještavanje stanara o potencijalnoj nelagodi.
Integracijom umjetne inteligencije u analizu i predviđanje razine vanjske buke, upravitelji zgrada i dizajneri mogu optimizirati udobnost korisnika, poduzeti preventivne mjere i poboljšati ukupnu kvalitetu ulaznih prostora zgrade.
Datum objave: