Logowanie
Zarejestruj się
Zresetuj hasło
Publikuj i Dystrybuuj
Rozwiązania Wydawnicze
Rozwiązania Dystrybucyjne
Dziedziny
Architektura i projektowanie
Bibliotekoznawstwo i bibliologia
Biznes i ekonomia
Chemia
Chemia przemysłowa
Filozofia
Fizyka
Historia
Informatyka
Inżynieria
Inżynieria materiałowa
Językoznawstwo i semiotyka
Kulturoznawstwo
Literatura
Matematyka
Medycyna
Muzyka
Nauki farmaceutyczne
Nauki klasyczne i starożytne studia bliskowschodnie
Nauki o Ziemi
Nauki o organizmach żywych
Nauki społeczne
Prawo
Sport i rekreacja
Studia judaistyczne
Sztuka
Teologia i religia
Zagadnienia ogólne
Publikacje
Czasopisma
Książki
Materiały konferencyjne
Wydawcy
Blog
Kontakt
Wyszukiwanie
EUR
USD
GBP
Polski
English
Deutsch
Polski
Español
Français
Italiano
Koszyk
Home
Czasopisma
Environmental Protection and Natural Resources
Tom 29 (2018): Zeszyt 3 (September 2018)
Otwarty dostęp
Data mining methods of healthy indoor climate coefficients for comfortable well-being
Grit Behrens
Grit Behrens
,
Klaus Schlender
Klaus Schlender
oraz
Florian Fehring
Florian Fehring
| 01 wrz 2018
Environmental Protection and Natural Resources
Tom 29 (2018): Zeszyt 3 (September 2018)
O artykule
Poprzedni artykuł
Następny artykuł
Abstrakt
Artykuł
Ilustracje i tabele
Referencje
Autorzy
Artykuły w tym zeszycie
Podgląd
PDF
Zacytuj
Udostępnij
Data publikacji:
01 wrz 2018
Zakres stron:
7 - 12
DOI:
https://doi.org/10.2478/oszn-2018-0013
Słowa kluczowe
Big data
,
Web-based application
,
indoor air quality
,
machine learning
,
artificial intelligence
,
neural network
,
ventilation behaviour
© 2018 Grit Behrens, Klaus Schlender, Florian Fehring, published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 3.0 License.
Figure 1
Network topology of measuring sensor systems.
Figure 2
Example of a measuring system in an apartment.
Figure 3
Visual display unit logging personal room climate feelings AQF.
Figure 4
Interpolation and normalisation within reciprocal transformations.
Figure 5
Correlation matrix on winter datasets.
Figure 6
Correlation matrix on summer datasets.
Figure 7
Comparing suitability of AIDIN-winter according to the DIN standard.
Figure 8
Comparing suitability of AIextended-winter according to the air feeling.
Figure 9
Comparing suitability of AIDIN-summer according to the DIN standard.
Figure 10
Comparing suitability of AIextended-summer according to the air feeling.
Overview of minima and maxima of collected measurement datasets for winter and summer season.
Features
Unit
Winter ranges
Summer ranges
STwindow
[state]
0.00
2.00
0.00
2.00
RHin
[%]
14.27
77.10
35.71
67.45
p
[hPa]
960.33
1029.31
1006.13
1015.32
Tair
[ºC]
15.89
28.66
21.48
28.93
Wout
[km/h]
0.00
11.40
0.10
2.35
Tout
[ºC]
−10.50
17.60
14.70
32.70
RHout
[%]
22.20
99.00
30.70
86.20
CO2
[ppm]
350.00
6865.00
400.00
1230.00
Theat
[ºC]
14.13
54.44
22.56
28.94
Twall
[ºC]
8.50
27.31
24.13
32.06
AQF
[state]
0.00
2.00
0.00
2.00
Ranges of sensor data as good, neutral and bad.
DIN standard ranges for winter
Features
Unit
Range good
Range neutral
Range bad
RHin
[%]
40
68
40
62
<40
>70
Tair
[ºC]
21
23
20
24
<20
>24
CO
2
[ppm]
0
1,000
1,000
2,000
2,000
>2,000
Twall
[ºC]
13
23
23
35
>13
>35
DIN standard ranges for summer
Features
Unit
Range good
Range neutral
Range bad
RHin
[%]
40
62
40
55
<40
>70
Tair
[ºC]
23.50
25.50
22
26
<22
>26
CO
2
[ppm]
0
1,000
1,000
2,000
2,000
>2,000
Twall
[ºC]
13
23
23
35
>13
>35