Building Energy Consumption Pattern Analysis Based on Learning of Occupancy Sensor Data
主讲人：胡飞 教授
邀请人：欧冬秀 教授
时间：2020年12月16日（周三）09:30-11:00
地点：腾讯会议连接：https://meeting.tencent.com/s/M0m2Mpd8dr0C
会议 ID：232 883 033
主讲人简介：
Fei Hu博士目前担任美国Alabama大学（主校区）电子计算机工程学院教授。于1999年获得tyc8722太阳集团城信号处理博士学位,师从张树京先生，2002年获得美国纽约克拉克森大学电子计算机工程博士学位。目前已经发表200余篇期刊/会议论文、书籍、专书章节。其研究内容获得美国国家科学基金会，美国国防部，思科有限公司，Sprint通信有限公司等其他机构部分支持，并担任过无线通信国际会议主席。Hu博士研究方向为：（1）安全：如何解决复杂无线或有线网络中的不同网络攻击。目前主要重点研究网络物理系统安全和MAC安全问题；（2）信号：主要指智能信号处理，运用机器学习算法处理感知信号，智能提取信号图形（信号识别）；（3）传感器：包括为传感器设计和无线传感器网络问题。
主讲内容简介：
In this U.S. DoE (Department of Energy)-sponsored project, we have applied attention-LSTM-based deep learning model to analyze the energy consumption pattern. The energy data is indirectly obtained by using occupancy sensors. We have used 8-level diversity model to explore optimal occupancy sensor deployment and collection strategies. We have also built hardware-based demos to illustrate the importance of occupancy-sensor-based energy analysis model in various types of buildings.
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