MetamEnTh: An Object-Oriented Metamodel for IoT Systems in Buildings
Notice bibliographique
Résumé
Buildings consist of systems that have to interact and coordinate with various systems to function smoothly. It is essential to have models and representations of buildings in forms that are easy to read for effective simulation, control, and optimization of building systems. It is also necessary for integrating and creating novel applications and functions. A Building Energy Management System (BEMS) is a common feature of most commercial buildings. It contains models of some aspects of the building and its systems. However, these models in the BEMSs do not entirely model all systems and subsystems and their relationships because their primary function is to control heating, ventilation, air-conditioning (HVAC), and lighting. Project Haystack and Brick have made significant progress in modelling buildings for operational purposes by adopting a metadata approach. They offer machine and human-readable representations of buildings, systems, and their relationships. However, tags and tagsets in the metadata approach have some limitations that stem from a weak structure in defining entities, their properties, and relationships. In this study, we identify seven problems with the metadata approach to modelling buildings and address these problems with an object-oriented metamodel: Metamodel for Energy Things (MetamEnTh). Using an object-oriented modelling technique to establish structure and constraints, MetamEnTh produces a model that portrays a building and its systems. MetamEnTh adheres to the same naming convention of entities as other projects like Project Haystack and Brick. We accomplish a UML representation of the core structure of MetamEnTh and validate the representation through three different case studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».