Syftet med denna studie är att bygga ett intelligent trådlöst avkännings- och kontrollsystem för hälsofrågor. Vi kombinerar tre tekniker inklusive (1) trådlös avkänningsteknik för att utveckla ett utvidgat system för övervakning av miljöindikatorer såsom temperatur, luftfuktighet och CO 2-koncentration, (2) ARIMA (automatiskt regressivt integrerat glidande medelvärde) för att förutsäga trender för luftkvaliteten och vidta åtgärder innan luftkvaliteten försämras, och (3) fuzzy teori som tillämpas för att bygga en energibesparande mekanism för återkopplingskontroll. Experimentella resultat visar följande. (1) Ett längre historiskt insamlat tidsintervall kommer att minska effekterna av onormala upphöjningar på prognosresultaten. Vi finner att Arima-prediktionsmodellens noggrannhet förbättras från 3,19 ± 3,47 % för ett tidsintervall på 10 minuter till 1,71 ± 1,45 % för ett tidsintervall på 50 minuter. (2) Stabilitetsförsöket visar att felfrekvensen för prediktionsmodellen också är mindre än 7,5 %. (3) I det energibesparande experimentet kan den luddiga logikbaserade beslutsmodellen minska 55 % av energin samtidigt som luftkvaliteten bibehålls.
Yu m.fl. I REF föreslogs ett intelligent system för trådlös avkänning och kontroll för att förbättra inomhusluftens kvalitet: övervakning, förutsägelser och förhandsåtgärder.
An Intelligent Wireless Sensing and Control System to Improve Indoor Air Quality: Monitoring, Prediction, and Preaction
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}