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निर्मित पर्यावरण में डिजिटल परिवर्तन भवन संचालन को अनुकूलित करने के लिए डेटा-संचालित मॉडल विकसित करने के लिए विशाल डेटा उत्पन्न करता है। यह अध्ययन जलवायु के बारे में समझ बढ़ाने के लिए किनारे कंप्यूटिंग, डिजिटल ट्विन्स, और गहन शिक्षण का उपयोग करके एक एकीकृत समाधान प्रस्तुत करता है। एक ओंटोलॉजी का उपयोग करके बनाए गए पैरामीट्रिक डिजिटल ट्विन्स विभिन्न भवनों द्वारा सुसज्जित विभिन्न सेवा प्रणालियों में डेटा के सतत प्रतिनिधित्व को सुनिश्चित करते हैं। बनाए गए डिजिटल ट्विन्स और एकत्रित डेटा के आधार पर, इनडोर जलवायु में पैटर्न की पहचान करने और अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए गहन शिक्षण तरीकों का उपयोग किया जाता है। दोनों पैरामीट्रिक डिजिटल ट्विन और गहन शिक्षण मॉडल को कम विलंबता और गोपनीयता अनुपालन के लिए किनारे पर लागू किया गया है। एक प्रदर्शन के रूप में, स्वीडन के Östergötland में एक ऐतिहासिक भवन में एक केस अध्ययन किया गया था ताकि पांच गहन शिक्षण आर्किटेक्चर के प्रदर्शन की तुलना की जा सके। परिणाम बताते हैं कि टाइमसीरीज घनत्व एनकोडर मॉडल ने कम कम्प्यूटेशनल लागत के साथ इनडोर तापमान और सापेक्ष आर्द्रता के मल्टी-हॉरिज़न पूर्वानुमानों में मजबूत प्रतिस्पर्धात्मकता प्रदर्शित की।
Ni et al. (Wed,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।