Abstract-This paper presenterar en inomhus beläggning estimator med vilken vi kan uppskatta antalet personer i realtid inomhus baserat på koldioxid (CO2) mätning. Uppskattningen är i själva verket en dynamisk modell av beläggningsnivån. För att identifiera den dynamiska modellen, föreslår vi Feature Scale Extreme Learning Machine (FS-ELM) algoritm, som är en variation av standard Extreme Learning Machine (ELM) men visar sig prestera bättre för beläggning estimering problem. Den uppmätta CO2-koncentrationen lider av allvarliga toppar. Vi anser att förhandssmoothing av CO2-data kan avsevärt förbättra uppskattningsnoggrannheten. I verkliga tillämpningar kan vi dock inte få de globalt utjämnade CO2-uppgifterna i realtid. Vi erbjuder ett sätt att använda lokalt utjämnade CO2-data istället, vilket är tillgängligt i realtid. Vi inför ett nytt kriterium, dvs. x-toleransnoggrannhet, för att bedöma beläggningsestimatorn. Den föreslagna beläggningsberäkningen testades i ett kontorsrum med 24 bås och 11 öppna säten. Noggrannheten är upp till 94 procent med en tolerans på fyra personer.
I REF presenterades Feature Scale Extreme Learning Machine (FS-ELM) algoritm för att uppskatta antalet passagerare baserat på CO2-mätning.
Indoor occupancy estimation from carbon dioxide concentration
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Engineering']}