Research on multi-parameter cooperative control of smart opening and closing windows based on feed-forward neural network
Notice bibliographique
Résumé
Control techniques of Smart windows using Multi-parameter neural feedforward systems as a control strategy shows great potential in improving not only the energy ef iciency geometrically but also the building's indoor environmental quality.In this study, a new smart window control is developed that is based on neural networks which are able to implement multi control strategies in various conditions with regard to temperature, humidity, light and air quality.This allows for a further development of the system: irstly, it thoroughly presents the model, which facilitates the understanding of the mathematic modeling of windows' dynamic position and, at the same time, shows how the neural network works.The structure comprises a perception layer, which provides perception of the environment, processing layer for analysis and decision making on the input data, and the last action layer that performs windows' actuation and gives feedback on the action implemented.In terms of the system's control ef iciency, timing, energy consumption and seeking users' satisfaction, the performance of this control system outperforms other existing systems in empirical application.The control accuracy attained in the proposed system is 97.8%.What is more interesting about this approach is the energy ef iciency which stands at 94.3%, this is only the bare minimum, estimation says it surpasses the rest by a great deal.The successful realization of this control system is an important step toward the development of smart buildings that can be relied on for excellent results.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».