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Monitoring and Prediction of Indoor Air Quality for Enhanced Occupational Health

Intelligent Automation & Soft Computing 2023年第1期35卷 925-940页

作者： Adela POP(Puscasiu) Alexandra Fanca Dan Ioan Gota honoriu valean Technical University of Cluj Napoca Cluj NapocaRomania

The amount of moisture in the air is represented by relative humidity(RH);an ideal level of humidity in the interior environment is between 40%and 60%at temperatures between 18°and 20°*** the RH falls below this level,the environment becomes dry,which can cause skin dryness,irritation,and discomfort at low *** the humidity level rises above 60%,a wet atmosphere develops,which encourages the growth of mold and *** and allergy symptoms may occur as a *** health is harmed by excessive humidity or a lack *** can be used to provide an optimal level of humidity and a stable and pleasant atmosphere;certain models disinfect and purify the water,reducing the spread of *** design and implementation of a client-server indoor and outdoor air quality monitoring application are presented in this *** Netatmo station was used to acquire the data needed in the *** client is an Android application that allows the user to monitor air quality over a period of their *** a good monitoring process,the Netatmo modules were used to collect data from both environments(indoor:temperature(T),RH,carbon dioxide(CO_(2)),atmospheric pressure(Pa),noise and outdoor:T and RH).The data is stored in a database,using *** Android application allows the user to view the evolution of the measured parameters in the form of ***,the paper presents a prediction model of RH using Azure Machine Learning Studio(Azure ML Studio).The model is evaluated using metrics:Mean Absolute Error(MAE),Root Mean Squared Error(RMSE),Relative Absolute Error(RAE),Relative Squared Error(RSE)and Coefficient of Determination(CoD).

关键词： Machine learning indoor air quality humidity carbon dioxide relative humidity

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