21、智能建筑：基于LSTM的房间占用预测与节能策略

智能建筑：基于LSTM的房间占用预测与节能策略

1. 引言

在当今社会，能源节约已成为全球关注的重点问题，尤其是在建筑领域，因为该领域占据了整体能源消耗的很大比例。了解房间是否被占用，对于实现建筑的节能和智能高效管理具有重要意义。通过预测房间的占用情况，可以控制电器设备的开关，减少能源浪费，提高安全性，并为居民带来便利。例如，根据占用预测来控制空调（a/c）或HVAC（供暖、通风和空调）系统的开关，避免不必要的能源消耗。

2. 相关工作

近年来，人工智能在建筑领域的应用研究日益受到关注。目前，建筑的占用预测主要基于时间序列或非时间序列方法。非时间序列预测旨在根据一组可用值（模型回归变量）在特定“条件”下提供预测结果；而时间序列预测则基于当前和过去的条件来预测未来的时间序列结果。

在科学文献中，主要的占用研究基于监督学习，这是一种数据驱动的学习技术，通过寻找一个函数来近似输入和输出之间的依赖关系。目前有多种传感系统可用于测量室内环境参数，如CO2浓度、温度、相对湿度、光线、声音和运动等，这些变量都可用于预测建筑的占用情况。以下是一些相关研究的总结：
|研究人员|研究内容|准确率|
| ---- | ---- | ---- |
|Das等|使用温度、光线、湿度和CO2浓度作为输入，定义人工神经网络（ANN）模型进行占用检测|95.6%|
|Razavi等|提出特征工程方法，通过包含从其他变量构建的变量来提高模型性能|/|
|Kim等|收集私人办公室的室内温度、相对湿度、CO2浓度、照度和电力消耗数据，对各参数的增益比进行排名|前三项改进与电力消耗或照度有关|
|某研究|使用电力消耗、PIR传感器和智能