Abstract-Införandet av smart byggteknik i form av smarta infrastrukturtillämpningar har stor potential att förbättra hållbarheten och energieffektiviteten genom att utnyttja strategin människor i kretsloppet. Antagandet av mänskliga-centrerade byggnadstjänster och bekvämligheter leder också till förbättringar av den operativa effektiviteten hos it-fysiska system som används för att kontrollera byggnaders energianvändning. Människans företräde i fråga om levnadsförhållanden är dock vanligtvis okänt och heterogent i sin manifestation som kontrollingångar till en byggnad. Dessutom saknar de boende i en byggnad vanligtvis den oberoende motivation som krävs för att bidra till och spela en nyckelroll i kontrollen av infrastruktur för smarta byggnader. Dessutom är verkliga mänskliga handlingar och deras integrering med övervaknings- och aktiveringsplattformar fortfarande okänd för den beslutsfattare som har till uppgift att förbättra den operativa effektiviteten. Genom att modellera användarinteraktionen som ett sekventiellt diskret spel mellan icke-kooperativa spelare introducerar vi en gamificationsmetod för att stödja användarengagemang och integration i ett människocentrerat cyberfysiskt system. Vi föreslår design och genomförande av ett storskaligt nätverk spel med målet att förbättra energieffektiviteten i en byggnad genom utnyttjande av banbrytande Internet of Things (IoT) sensorer och cyber-fysiska system avkänning/actuation plattformar. Genom att observera mänskliga beslutsfattare och deras beslutsstrategier i deras drift av byggsystem, kan vi tillämpa omvänd inlärningsteknik för att uppskatta deras nyttofunktioner. Spelteoretisk analys bygger ofta på antagandet att nyttan funktion av varje agent är känd a priori; dock, detta antagande brukar inte hålla i många verkliga tillämpningar. Vi föreslår ett ramverk för nyttainlärning som använder robusta skattningar för klassiska diskreta urvalsmodeller med högdimensionella obalanserade data. För att förbättra prognostiserade resultat utökar vi riktmärket för nyttoinlärning genom att utnyttja Deep Learning end-to-end-utbildning med Deep bidirective Recurrent Neural Networks. Vi tillämpar de föreslagna metoderna för högdimensionella data från ett socialt spel experiment som utformats för att uppmuntra ett energieffektivt beteende bland smarta byggnader boende i Nanyang Technological University (NTU) bostäder. Med hjälp av personskyddade åtgärder för resurser som belysning och A/C simulerar vi spelet som definieras av de uppskattade bruksfunktionerna för att demonstrera prestandan hos de föreslagna metoderna på marksanningsdata. För demonstrationer av vår infrastruktur och för nedladdning avidentifierade data med hög dimension, vänligen besök vår webbplats 1.
Genom att utnyttja tidigare användares observationer kan vi lära oss nyttofunktionerna hos enskilda passagerare genom flera ädla algoritmer REF.
A Deep Learning and Gamification Approach to Energy Conservation at Nanyang Technological University
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}