ИИ можно использовать для анализа и прогнозирования уровней внешнего шума и их влияния на комфорт пользователей во входных помещениях здания с помощью следующих шагов:
1. Сбор данных: установите и используйте датчики шума или микрофоны вблизи здания для сбора аудиоданных в реальном времени. уровня внешнего шума. Этот сбор данных должен включать различные факторы, такие как время суток, день недели, погодные условия и любые конкретные события или действия поблизости.
2. Предварительная обработка данных. Очистите и предварительно обработайте собранные аудиоданные, чтобы удалить любой шум или помехи, не связанные с внешней средой. Это может включать такие методы, как фильтрация, шумоподавление и нормализация.
3. Извлечение характеристик. Извлеките из предварительно обработанных аудиоданных соответствующие характеристики, которые могут помочь охарактеризовать уровни шума и комфорт пользователя. Эти характеристики могут включать интенсивность звука, частотное распределение, временные закономерности и психоакустические показатели, такие как громкость или раздражение.
4. Маркировка данных: маркируйте предварительно обработанные данные соответствующими субъективными оценками удобства пользователя, полученными в ходе опросов или отзывов пользователей. Это создаст помеченный набор данных для обучения модели.
5. Обучение модели: используйте методы машинного обучения для обучения модели прогнозирования с использованием помеченного набора данных. Можно использовать различные модели ИИ, такие как модели регрессии или архитектуры глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети (CNN) или рекуррентные нейронные сети (RNN).
6. Оценка модели. Оцените производительность обученной модели, используя соответствующие показатели, такие как среднеквадратическая ошибка или точность. Этот шаг помогает убедиться, что модель может точно предсказать уровни внешнего шума и их влияние на комфорт пользователя.
7. Прогнозирование в реальном времени. Разверните обученную модель для непрерывного анализа аудиоданных в реальном времени с датчиков/микрофонов шума, установленных за пределами здания. Затем модель может прогнозировать ожидаемые уровни внешнего шума и оценивать комфорт пользователя на основе изученных закономерностей.
8. Поддержка принятия решений: комбинируйте прогнозируемые уровни шума и оценку комфорта пользователя с другими системами управления зданием для принятия обоснованных решений. Например, регулировка систем вентиляции или ОВКВ, управление шумоподавляющими устройствами или оповещение жильцов о потенциальном дискомфорте.
Интегрируя ИИ в анализ и прогнозирование уровней внешнего шума, управляющие зданиями и проектировщики могут оптимизировать комфорт пользователей, принимать превентивные меры и повышать общее качество входных помещений здания.
Дата публикации: