由于当前范式正在经历的进步,因此出现了对运输系统的抽象新挑战。自动驾驶汽车的突破引起了人们对骑行舒适的担忧,而近年来污染了污染的担忧。在自动汽车模型中,预计驾驶员将成为乘客,因此,他们将更容易受到骑行不适或运动疾病的困扰。相反,由于对气候和人们健康的影响,因此不应搁置生态驾驶的含义。因此,对上述点的联合评估将产生积极影响。因此,这项工作提出了一个自组织的基于地图的解决方案,以评估个人从生态驾驶的角度考虑其驾驶风格的骑行舒适特征。为此,使用了从仪器的汽车中获得的数据集来对驱动程序进行分类,以分类其缺乏骑行型和生态友好性的原因。一旦对驾驶风格进行了分类,就提出了基于自然的建议,以增加与系统的参与。因此,预计将达到骑行舒适评估参数的潜在提高57.7%,以及预计将达到温室气体排放的47.1%。
电气和电子工程师协会 › iel7 by MM Shoman · 2023 · 被引用 1 — by MM Shoman · 2023 被引用 1 一开始,参与者签署了一份标准同意书......使用仪表自行车进行建模和仿真:来自 com-。
1 贵州省遵义医科大学附属医院心血管内科,2 四川大学华西医院血液科,四川省成都/四川大学华西护理学院,四川省成都。3 贵州省遵义医科大学护理学院。
全球通风控制系统构成建筑行业最重要的能源需求之一。优化此类系统的能源使用对于建造可持续建筑至关重要,对于实现环境可持续性至关重要。这些建筑物的占用因素,尤其是加热,通风和空调(HVAC)优化,对于能量优化至关重要。在这项工作中,我们采用机器学习方法来提高Prairie View A&M University在Prairie View A&M University的工程课堂和研究大楼(ENCARB)的HVAC系统的效率。我们专注于通过基于占用模式对HVAC温度进行准确估计来支持实时自动化的HVAC控制。因此,我们介绍了Airflo,这是一个具有功率的强大框架,用于学习优化HVAC能源消耗。我们的框架整合了从班级时间表获得的几个占用因素,以估算理想的HVAC温度。具体来说,我们在Encarb建筑物内相对于Energy HVAC服务期提供了用户非特异性行为,以收集有用的矩阵作为模型设计的基础。为了学习数据中的复杂模式,我们使用监督的机器学习培训了我们的框架。具体来说,我们最初使用多层神经网络的集合使用我们的培训数据训练了我们的框架,并观察到独立验证集中的估计性能。要学习更深的表示并执行系统的比较模型分析,我们提出了我们的计划,以合并卷积神经网络(CNN)和图神经网络(GNNS)。总的来说,我们提出的方法将为优化HVAC能源优化提供一个全面,可扩展的框架,从而改善可持续性。
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该项目研究了低收入社区中建筑防寒保暖、节能、电气化和可再生能源发电的影响。分析使用社区规模的建筑能源模型和优化工具来分析这些措施。分析考虑了当地电力分配系统的影响。建筑措施的评估依据是能源总成本、碳和污染物排放量减少的变化以及室内舒适度的改善。分析表明,用电器代替燃气器具是减少碳和污染物排放的最有效方法。特别是,热泵热水器可以减少 40% 至 50% 的碳和污染物排放量。无管道空气源热泵是减少空间供暖碳排放所必需的,但由于建筑物没有空调,因此成本也大幅增加。然而,在目前的公用事业费率和设备成本下,电气化会增加所有居民的总能源成本。必须将低收入租户的公用事业费率降低到现有水平以上,并且必须补贴设备,以避免能源负担加倍。该分析包括减少水电费并支持防寒保暖和节能的低收入援助计划。对于低收入居民,在热水电气化期间,公用事业费率降低幅度必须从目前的 33% 提高到 40%,以实现公用事业账单平价,因此必须增加对热泵热水器的补贴。
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