A Machine Learning-Driven HVAC Optimization: Occupancy Prediction and Detection at Scale
Notice bibliographique
Résumé
Optimizing the operation of heating, ventilation, and air Conditioning (HVAC) systems is crucial for improving energy efficiency, enhancing user comfort, and maximizing system performance. This paper proposes a machine learning (ML)-based method that leverages environmental sensor data to predict high room occupancy, enabling more efficient HVAC operation. It integrates multiple ML techniques to enhance energy efficiency by minimizing HVAC operation in unoccupied spaces while maintaining occupant comfort. The methodology involves using sensor readings, such as temperature, humidity, light, and CO2levels to improve occupancy detection accuracy. It exploits advanced techniques such as synthetic minority over-sampling technique (SMOTE)-Tomek for data balancing, eXtreme Gradient Boosting for robust classification, multi-layer artificial neural networks (ML-ANN) for capturing nonlinear relationships, and long short-term memory (LSTM) models for time-series forecasting. To further improve prediction accuracy, a probabilistic voting classifier is implemented by combining the predictions of the above individual models, leveraging a soft voting mechanism to generate more reliable occupancy forecasts. The results show that the proposed solution achieves highly competitive performance on a publicly available dataset. Index Terms-Ensemble learning, HVAC, machine learning, time series analysis.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».