AI poate fi utilizat pentru a analiza și prezice nivelurile de zgomot exterior și impactul acestora asupra confortului utilizatorilor în spațiile de intrare ale unei clădiri prin următorii pași:
1. Colectarea datelor: Instalați și utilizați senzori de zgomot sau microfoane în vecinătatea clădirii pentru a colecta date audio în timp real. a nivelului de zgomot exterior. Această colectare de date ar trebui să includă diverși factori, cum ar fi ora din zi, ziua săptămânii, condițiile meteorologice și orice evenimente sau activități specifice din apropiere.
2. Preprocesarea datelor: Curățați și preprocesați datele audio colectate pentru a elimina orice zgomot sau interferență care nu are legătură cu mediul exterior. Aceasta poate implica tehnici precum filtrarea, reducerea zgomotului și normalizarea.
3. Extragerea caracteristicilor: Extrageți caracteristicile relevante din datele audio preprocesate care pot ajuta la caracterizarea nivelurilor de zgomot și a confortului utilizatorului. Aceste caracteristici pot include intensitatea sunetului, distribuția frecvenței, modelele temporale și metrica psihoacustică, cum ar fi zgomotul sau supărarea.
4. Etichetarea datelor: etichetați datele preprocesate cu evaluările subiective corespunzătoare ale confortului utilizatorului, colectate prin sondaje sau feedback-ul utilizatorilor. Aceasta va crea un set de date etichetat pentru antrenamentul modelului.
5. Model Training: Utilizați tehnici de învățare automată pentru a antrena un model de predicție folosind setul de date etichetat. Pot fi utilizate diverse modele AI, cum ar fi modele de regresie sau arhitecturi de învățare profundă, cum ar fi rețelele neuronale convoluționale (CNN) sau rețelele neuronale recurente (RNN).
6. Evaluarea modelului: Evaluați performanța modelului antrenat utilizând valori adecvate, cum ar fi eroarea medie pătratică sau acuratețea. Acest pas ajută la asigurarea faptului că modelul poate prezice cu exactitate nivelurile de zgomot exterior și impactul acestora asupra confortului utilizatorului.
7. Predicție în timp real: implementați modelul instruit pentru a analiza continuu datele audio în timp real de la senzorii de zgomot/microfoanele instalate în afara clădirii. Modelul poate prezice apoi nivelurile de zgomot exterior așteptate și poate estima confortul utilizatorului pe baza tiparelor învățate.
8. Suport decizional: Combinați nivelurile de zgomot prezise și evaluarea confortului utilizatorului cu alte sisteme de control al clădirii pentru a lua decizii informate. De exemplu, reglarea sistemelor de ventilație sau HVAC, controlul dispozitivelor de anulare a zgomotului sau notificarea ocupanților cu privire la eventualele disconfort.
Prin integrarea AI în analiza și predicția nivelurilor de zgomot exterior, managerii și proiectanții clădirilor pot optimiza confortul utilizatorilor, pot lua măsuri preventive și pot îmbunătăți calitatea generală a spațiilor de intrare ale clădirii.
Data publicării: