Occupancy matters: toward an occupancy-driven ventilation system using WiFi infrastructure and neural network
Notice bibliographique
Résumé
Buildings accounted for 20% of total energy consumption and 54% of electricity usage in 2013 in Canada. Heating Ventilation and Air conditioning system is the main consumer of energy in the buildings. The common approach for designing a ventilation system is a predefined schedule based on the maximum capacity disregard the actual number of occupants. We believe that passive use of already existing WiFi infrastructures can replace the monitoring sensors and cut the cost of energy and extra sensors installation. A field study was conducted in graduate offices of Ryerson University to examine the opportunity of energy saving by changing the fixed ventilation schedule to the occupancy driven one. The number of occupants had been determined using pre-existing WiFi infrastructure and by using the real time occupancy data, the new system achieved 76% reduction in ventilation energy consumption. To further investigate the potentials of WiFi infrastructure, Finger Printing and Neural Network method had been used to map the occupant’s location by analyzing the Received Signal Strength Indicator (RSSI) of the wifi equipped device. The results showed 95% accuracy in the first round of testing and 92% accuracy after 1 week of retesting the model by using pattern recognition technique. Employing this approach could lead to even more energy saving by assigning the required airflow to each subzone proportionally to the number of its occupants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».