| Identifikační kód | RIV/00216224:14330/14:00076194 |
|---|
| Název v anglickém jazyce | Data Analysis in the Intelligent Building Environment |
|---|
| Druh | J - Článek v odborném periodiku |
|---|
| Jazyk | eng - angličtina |
|---|
| Obor - skupina | I - Informatika |
|---|
| Obor | IN - Informatika |
|---|
| Rok uplatnění | 2014 |
|---|
| Kód důvěrnosti údajů | S - Úplné a pravdivé údaje o výsledku nepodléhající ochraně podle zvláštních právních předpisů. |
|---|
| Počet výskytů výsledku | 1 |
|---|
| Počet tvůrců celkem | 4 |
|---|
| Počet domácích tvůrců | 3 |
|---|
| Výčet všech uvedených jednotlivých tvůrců | Dalia Kriksciuniene (státní příslušnost: LT - Litevská republika, domácí tvůrce: A)
Tomáš Pitner (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 6337392)
Adam Kučera (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 2552841)
Virgilijus Sakalauskas (státní příslušnost: LT - Litevská republika) |
|---|
| Popis výsledku v anglickém jazyce | The article addresses the problem of intelligent analysis and evaluation of facility management data gathered from heterogeneous sources, including environmental data collected from building automation sensors, temporal weather characteristics and scheduling. We suggest the framework of analytical model, based on deriving descriptors which could sentinel the level of thermal comfort of working environments. The model aims to facilitateprocess of extracting essential characteristics of facility management for detecting dependencies and observing anomalies. The framework aims to discover hidden relations between performance of building conditioning and environmental and spatial factors that cannot be observed from the building automation system itself. The performance of the model was tested by experimental analysis of facility management of the university cam- pus, designed for exploring how various environment variables affect temperature in the lecture rooms, equipped by the air condi |
|---|
| Klíčová slova oddělená středníkem | Facility management; computational intelligence; machine learning; sensor networks; system integration; environmental conditions |
|---|
| Stránka www, na které se nachází výsledek | http://www.tmrfindia.org/ijcsa/v111.html |
|---|