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数字健康与室内空气质量：基于物联网的人性化可视化平台促进行为改变和技术接受
通过使用 COM-B 模型和物联网技术设计以人为中心的数字可视化平台，该研究调查了用户对室内空气质量技术的接受和采用情况，关注它们的体验、期望和对室内空气质量的影响，进而导致行为变化和改善室内空气质量。
PDFa month ago
基于传感器数据的室内 PM2.5 预测与室外空气污染关联性研究：一项模拟研究（澳大利亚）
通过创新的三阶段深度集成机器学习框架 (DEML)，该研究预测了澳大利亚 24 个不同建筑物中室内细颗粒物 (PM2.5) 的小时浓度，并调查了其与室外 PM2.5 浓度之间的相关性。结果表明，DEML 模型在大部分传感器中的预测精度优于基
PDF2 months ago
基于物理学的机器学习模型用于室内空气质量估计
该研究提出了六种基于物理学的机器学习模型来准确估计室内污染物浓度，这些模型包括物理状态空间概念、门控循环单元和分解技术的巧妙组合。这些模型相对简单，计算效率更高，且能够捕捉常常受到传感器采集的室内空气质量时间数据的非线性模式。
PDFa year ago
利用神经网络模型逼近的强化学习建筑暖通空调调度
建立建筑 HVAC 系统的深度学习模型对建筑物的能耗消耗进行有效控制，采用基于模型和基于概率的控制方法来实现系统的优化和能耗降低，同时确保系统的安全和效率。
PDF5 years ago