使用动态灰雁算法与深度学习对智能建筑环境进行优化预测

为日常舒适打造更聪明的建筑

想象一下生活或工作在一栋能够静默自我调整的建筑中——保持空气清新、温度舒适、照明恰到好处，同时不浪费能源。随着越来越多的建筑布满联网传感器，它们采集了大量关于室内环境的数据信息。本文探讨如何将这股信息洪流转化为对未来数分钟或数小时内室内状况的准确预测，从而使供暖、制冷、照明与通风系统能够提前行动，而不是亡羊补牢般被动响应。

引用: Kenawy, S., Alhussan, A.A., Khafaga, D.S. et al. Optimized environmental prediction in smart buildings using Dynamic Greylag Goose algorithm and deep learning. Sci Rep 16, 10769 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-41343-3

关键词: 智能建筑, 环境预测, 物联网传感器数据, 深度学习, 优化算法