27、建筑物占用预测技术与数据分析全解析

建筑物占用预测技术与数据分析全解析

1. 被动传感器

被动传感器通过检测环境变化（如温度、光线或运动变化）来确定物体或人员的存在，而无需主动发射任何信号。常见的被动传感器包括红外传感器、运动探测器和光传感器。
- PIR传感器 ：用于占用预测的常见被动传感器，通过检测人体发出的红外辐射来检测室内人员的存在。例如，有研究使用PIR传感器和热电堆传感器，评估随机森林集成模型在预测单个单元温度值和检测占用状态方面的性能；还有研究利用PIR传感器检测占用者的存在，以提高建筑物的能源效率。
- CO₂传感器 ：通过环境中CO₂的浓度来估算房间占用情况。研究人员选择并微调了六种先进的机器学习算法来预测CO₂水平，发现多层感知器网络最为有效，基于模型的控制系统在控制准确性和能源效率方面优于传统的开关控制器。
- 多传感器组合 ：结合光传感器、湿度传感器、温度传感器和CO₂传感器等不同传感器来预测房间占用情况。有研究利用室内环境的易测量参数（如光线、温度、相对湿度、CO₂水平和湿度比），基于粒子群优化的人工神经网络开发了一种数据驱动的占用检测方法；另一个研究使用LSTM神经网络对不同传感器数据进行训练，并结合联邦学习确保数据隐私，模型达到了很高的准确性。

被动传感器具有成本低、功耗低和易于安装等优点，但容易受到宠物或温度变化等因素导致的误报影响。它们可用于建筑自动化系统、能源管理和安全系统等多种应用。

传感器类型	优点	缺点