АИ се може користити за анализу и предвиђање нивоа спољашње буке и њиховог утицаја на удобност корисника у улазним просторима зграде кроз следеће кораке: 1. Прикупљање података: Инсталирајте и
користите сензоре буке или микрофоне у близини зграде за прикупљање аудио података у реалном времену нивоа спољашње буке. Ово прикупљање података треба да обухвати различите факторе као што су доба дана, дан у недељи, временски услови и било који специфични догађај или активности у близини.
2. Претходна обрада података: Очистите и унапред обрадите прикупљене аудио податке да бисте уклонили било какву буку или сметње које нису повезане са спољашњим окружењем. Ово може укључивати технике као што су филтрирање, смањење шума и нормализација.
3. Екстракција карактеристика: Издвојите релевантне карактеристике из претходно обрађених аудио података који могу помоћи у карактеризацији нивоа буке и удобности корисника. Ове карактеристике могу да обухватају интензитет звука, дистрибуцију фреквенција, временске обрасце и психоакустичке метрике као што су гласноћа или сметња.
4. Означавање података: Означите претходно обрађене податке одговарајућим субјективним оценама удобности корисника прикупљеним путем анкета или повратних информација корисника. Ово ће креирати означени скуп података за обуку модела.
5. Обука модела: Користите технике машинског учења да бисте обучили модел предвиђања користећи означени скуп података. Могу се користити различити АИ модели, као што су регресиони модели или архитектуре дубоког учења као што су конволуционе неуронске мреже (ЦНН) или рекурентне неуронске мреже (РНН).
6. Евалуација модела: Процените перформансе обученог модела користећи одговарајуће метрике као што су средња квадратна грешка или тачност. Овај корак помаже да се осигура да модел може прецизно предвидети нивое спољашње буке и њихов утицај на удобност корисника.
7. Предвиђање у реалном времену: примените обучени модел за континуирану анализу аудио података у реалном времену са сензора/микрофона буке инсталираних ван зграде. Модел затим може предвидети очекиване нивое спољашње буке и проценити удобност корисника на основу научених образаца.
8. Подршка доношењу одлука: Комбинујте предвиђене нивое буке и процену удобности корисника са другим системима контроле зграде да бисте донели одлуке на основу информација. На пример, подешавање вентилације или ХВАЦ система, контрола уређаја за поништавање буке или обавештавање путника о потенцијалној нелагодности.
Интеграцијом вештачке интелигенције у анализу и предвиђање нивоа спољашње буке, менаџери зграда и дизајнери могу оптимизовати удобност корисника, предузети превентивне мере и побољшати укупни квалитет улазних простора у зграду.
Датум објављивања: