CO2を利用した自然換気校舎の居住検出のためのCO2の空間特性

Conceptos Básicos

空間的なCO2の特性は、自然換気校舎における居住検出性能を向上させる可能性がある。

Resumen

• CO2センサーを使用した居住検出方法について包括的な分析を実施。
• 空間的なCO2分布から派生した新しい特徴は、居住状態の検出精度を向上させ、数量検出ではRMSEが9.02人まで達成。
• 空間的なCO2特性は、自然換気校舎における低コストの居住検出方法として有望。
• モデルは、追加の換気情報を使用することでパフォーマンスが向上し、最大87.6％の精度を達成。

方法

1. データ収集と前処理

   • 15秒ごとにデータ収集された複数の教室で測定デバイスが設置された。
   • CO2センサーから得られたデータは平均化され、欠落値は最近傍法で補完。

2. 特徴選択

   • 平均と一次微分のCO2濃度を組み合わせたものがベースライン。
   • 垂直差分や水平差分など、空間的なCO2関連特徴も採用。

3. モデルトレーニング

   • サポートベクターマシン（SVM）を使用してモデルトレーニング。
   • RBFカーネルを使用し、グリッドサーチで最適なパラメータ値を選択。

4. 評価指標

   • 精度スコアとF1スコアを使用して居住状態分類器のパフォーマンス評価。
   • RMSE（平均二乗誤差）は数量分類器の評価に使用。

5. 結果

   • 空間的特徴（VD）や水平差分（HD）などが精度向上に寄与。
   • 組み合わせ特徴（AVG + FD + VD + HD）が最高精度とRMSE改善。

Estadísticas

自然換気校舎における居住状態検出では最大87.6％の精度が達成された。
数量検出ではRMSEが9.02人まで改善された。

Citas

"空間的なCO2特性は、自然換気校舎における低コストの居住検出方法として有望。"

Ideas clave extraídas de

Spatial features of CO2 for occupancy detection in a naturally ventilated school building

by Qiru... a las arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.06643.pdf

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