当前,在以人工智能和物联网为代表的各类先进技术高速发展和有力推动下,建筑业智能化和信息化随之快速发展,智能建筑、绿色智能建筑、超智能建筑以及智慧建筑等概念层出不穷.结合实际,首先针对AIoT(Artificial Intelligence&Interne...当前,在以人工智能和物联网为代表的各类先进技术高速发展和有力推动下,建筑业智能化和信息化随之快速发展,智能建筑、绿色智能建筑、超智能建筑以及智慧建筑等概念层出不穷.结合实际,首先针对AIoT(Artificial Intelligence&Internet of Things)技术、智慧建筑内涵及其人工云脑等内容进行介绍,随后开展了针对人工智能和物联网等技术为基础的AIoT在实际绿色智能建筑楼宇自控中的融合应用研究,主要包括基于AIoT的智能建筑楼宇自控系统总体层级架构、智能自动照明系统的节能优化控制及其故障诊断与预测等研究,积极构建“AIoT+智慧建筑”的理想组合,从而掌握应用人工智能和物联网理论、技术解决实际问题的方法,为行业工程技术人员提供切实可行的工程设计思路和整体解决方案,从而为真正实现建筑的“绿色化”和“智能化”打下基础,为智能建筑向超智能建筑以及智慧建筑的进一步转化创造条件.展开更多
针对火灾发生时现有的疏散路径不能根据火情实时更改,可能会将逃生人员引向着火现场从而引起更大危险的问题,提出了一种用于火灾疏散路径动态规划的新型改进蚁群算法(Novel Improved Ant Colony Algorithm,NIACA)。首先通过A^(*)算法提...针对火灾发生时现有的疏散路径不能根据火情实时更改,可能会将逃生人员引向着火现场从而引起更大危险的问题,提出了一种用于火灾疏散路径动态规划的新型改进蚁群算法(Novel Improved Ant Colony Algorithm,NIACA)。首先通过A^(*)算法提高初始信息素浓度,接着提出受火灾因素影响的当量距离改进启发函数,然后改进信息素更新规则来加快蚂蚁最优路径搜索速度,最后对路径进行平滑策略处理。实验结果表明,与原始蚁群算法相比,本文算法降低了算法前期盲目性,动态搜索能力强,能避免算法陷入局部最优,在火灾发生时能够快速准确地规划疏散路径,将逃生人员快速安全疏散到远离火场的安全出口。展开更多
文摘当前,在以人工智能和物联网为代表的各类先进技术高速发展和有力推动下,建筑业智能化和信息化随之快速发展,智能建筑、绿色智能建筑、超智能建筑以及智慧建筑等概念层出不穷.结合实际,首先针对AIoT(Artificial Intelligence&Internet of Things)技术、智慧建筑内涵及其人工云脑等内容进行介绍,随后开展了针对人工智能和物联网等技术为基础的AIoT在实际绿色智能建筑楼宇自控中的融合应用研究,主要包括基于AIoT的智能建筑楼宇自控系统总体层级架构、智能自动照明系统的节能优化控制及其故障诊断与预测等研究,积极构建“AIoT+智慧建筑”的理想组合,从而掌握应用人工智能和物联网理论、技术解决实际问题的方法,为行业工程技术人员提供切实可行的工程设计思路和整体解决方案,从而为真正实现建筑的“绿色化”和“智能化”打下基础,为智能建筑向超智能建筑以及智慧建筑的进一步转化创造条件.
文摘针对火灾发生时现有的疏散路径不能根据火情实时更改,可能会将逃生人员引向着火现场从而引起更大危险的问题,提出了一种用于火灾疏散路径动态规划的新型改进蚁群算法(Novel Improved Ant Colony Algorithm,NIACA)。首先通过A^(*)算法提高初始信息素浓度,接着提出受火灾因素影响的当量距离改进启发函数,然后改进信息素更新规则来加快蚂蚁最优路径搜索速度,最后对路径进行平滑策略处理。实验结果表明,与原始蚁群算法相比,本文算法降低了算法前期盲目性,动态搜索能力强,能避免算法陷入局部最优,在火灾发生时能够快速准确地规划疏散路径,将逃生人员快速安全疏散到远离火场的安全出口。
