Prediction of CO2 concentration in smart homes using IBM SPSS software tool

机译：使用IBM SPSS软件工具预测智能家居的CO2浓度

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The growth of measured data from intelligent buildings in the recent years provides new opportunities for improvements of quality of the indoor environment. This paper examines the possibilities of increasing the accuracy of CO2 predictions in the smart homes using IBM SPSS software tools. The accuracy of this implementation was evaluated at daily and monthly intervals. Radial basis function (Feedforward neural network) was used in order to predict CO2 concentration levels from the measured relative humidity, indoor and outdoor temperatures. Daily interval resulted in the most accurate prediction results.

机译：近年来智能建筑的测量数据的增长为改善室内环境的质量提供了新的机会。本文介绍了使用IBM SPSS软件工具提高智能家庭中CO2预测准确性的可能性。此实现的准确性以日常和月间隔进行评估。使用径向基函数（前馈神经网络）以预测来自测量的相对湿度，室内和室外温度的CO 2浓度水平。每日间隔导致最准确的预测结果。

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来源
《International Scientific Symposium on Electric Power Engineering》|2019年|586p|共5页
会议地点
作者
Ojan M. Gorjani; Jan Vanus; Jan Kubicek; Petr Bilik;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类输配电工程、电力网及电力系统;
关键词
Smart Homes; monitoring; prediction; Artificial Neural Network (ANN); Radial Basis Function (RBF); SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) IBM;

机译：智能家庭;监测;预测;人工神经网络（ANN）;径向基函数（RBF）;SPSS（社会科学的统计包）IBM;

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