論文の概要: Room Occupancy Prediction: Exploring the Power of Machine Learning and
Temporal Insights
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14426v1
- Date: Fri, 22 Dec 2023 04:16:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-25 16:16:38.006340
- Title: Room Occupancy Prediction: Exploring the Power of Machine Learning and
Temporal Insights
- Title（参考訳）: Room Occupency Prediction: 機械学習のパワーと時間的洞察を探る
- Authors: Siqi Mao, Yaping Yuan, Yinpu Li, Ziren Wang, Yuanxin Yao, Yixin Kang
- Abstract要約: 建物内のエネルギーの保全は、温室効果ガスの排出と気候変動との戦いにとって最重要課題である。
本研究では,多様な機械学習モデルを活用するルーム占有率の予測フレームワークを提案する。
エネルギー効率の良いプラクティスとルーム占有管理を形成する上での機械学習の約束を強調します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Energy conservation in buildings is a paramount concern to combat greenhouse
gas emissions and combat climate change. The efficient management of room
occupancy, involving actions like lighting control and climate adjustment, is a
pivotal strategy to curtail energy consumption. In contexts where surveillance
technology isn't viable, non-intrusive sensors are employed to estimate room
occupancy. In this study, we present a predictive framework for room occupancy
that leverages a diverse set of machine learning models, with Random Forest
consistently achieving the highest predictive accuracy. Notably, this dataset
encompasses both temporal and spatial dimensions, revealing a wealth of
information. Intriguingly, our framework demonstrates robust performance even
in the absence of explicit temporal modeling. These findings underscore the
remarkable predictive power of traditional machine learning models. The success
can be attributed to the presence of feature redundancy, the simplicity of
linear spatial and temporal patterns, and the advantages of high-frequency data
sampling. While these results are compelling, it's essential to remain open to
the possibility that explicitly modeling the temporal dimension could unlock
deeper insights or further enhance predictive capabilities in specific
scenarios. In summary, our research not only validates the effectiveness of our
prediction framework for continuous and classification tasks but also
underscores the potential for improvements through the inclusion of temporal
aspects. The study highlights the promise of machine learning in shaping
energy-efficient practices and room occupancy management.
- Abstract（参考訳）: 建物の省エネルギーは温室効果ガス排出対策や気候変動対策において最重要課題である。
照明制御や気候調整といった行動を伴う部屋の効率の良い管理は、エネルギー消費を削減するための重要な戦略である。
監視技術が実現できない状況では、部屋の占有率を推定するために非侵入センサーが使用される。
本研究では,ランダムフォレストが連続的に最も高い予測精度を達成し,多様な機械学習モデルを用いた部屋占有率予測フレームワークを提案する。
特にこのデータセットは、時間次元と空間次元の両方を包含し、豊富な情報を明らかにする。
興味深いことに、我々のフレームワークは明示的な時間的モデリングがなくても堅牢な性能を示す。
これらの発見は、従来の機械学習モデルの顕著な予測力を強調している。
この成功は、特徴冗長性の存在、線形空間パターンと時間パターンの単純さ、高周波データサンプリングの利点に起因する。
これらの結果は説得力があるが、時間次元を明示的にモデル化することで深い洞察を解き放ち、特定のシナリオにおける予測能力をさらに高める可能性があることには、オープンにしておくことが不可欠である。
まとめると,本研究は,連続的および分類的タスクに対する予測フレームワークの有効性を検証するだけでなく,時間的側面の包含による改善の可能性も強調する。
この研究は、エネルギー効率のよいプラクティスと部屋の占有管理を形作る機械学習の約束を強調している。
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