近日，Building Simulation国际期刊2024年建筑与仿真学术研讨会在清华大学建筑学院召开。本次大会共设“建成环境污染源的辨识与解析”、“低碳能源系统柔性设计与运行”、“人工智能和深度学习技术加强的智能化建筑仿真”、“基于仿真技术的城市与建筑设计方法”4个专题论坛，能源与安全工程学院院长杨斌教授、建筑环境与能源应用工程系专业教师由玉文副教授参会并作专题报告。
杨斌教授主持“人工智能和深度学习技术加强的智能化建筑仿真”分论坛，并作题为《基于机器视觉传感的睡眠人体热感觉实时预测及睡眠环境智能调控》的专题报告。报告探讨了实时非接触感知睡眠热感觉，将睡眠热感觉引入卧室空调自控过程，实现了复杂场景下每台空调设备所管辖区域的睡眠热感觉的整体预测和评价，空调系统可精准的依据其服务对象的睡眠热感觉智能化节能调控。
由玉文副教授在“人工智能和深度学习技术加强的智能化建筑仿真”分论坛中作了题为《数据不确定对空调系统故障诊断的影响研究》的专题报告。针对传感器测量不准的问题，使用Box-cox数据变换的高斯朴素贝叶斯融合模型进行分类；针对故障系统数据不足的问题，使用迁移学习对故障诊断模型参数进行微调或者使用生成对抗网络（GANs）进行数据平衡；针对故障多发的问题，利用基于Bagging和Boosting集成学习策略，提高了并发故障的准确率。为同时应对数据不确定和数据不足，利用基于红外图像和状态参数的多模态协同学习策略，分别使用CWGAN和SA-BAGAN-GP对状态参数和红外图像进行数据增强，再由支持向量机SVM和卷积神经网络SA-CNN模型进行故障分类，最终基于D-S证据理论进行融合，提高了暖通空调系统故障诊断泛化性和鲁棒性。
此次学校教师参加Building simulation国际期刊2024年建筑与仿真学术研讨会展现了学校相关领域的最新研究成果，进一步提升了学校教师队伍的素质和能力，拓展了学校与其他知名高校之间的交流合作，为促进科研发展、技术创新和学科交叉积累了宝贵经验，对提升学校在相关领域的影响力具有重要意义。
国际期刊《Building Simulation》由清华大学主办，专注于建筑及其系统建模和模拟，为建筑模拟领域的研究人员提供多学科、国际化的平台，内容涵盖建筑热学、照明、声学建模，建筑系统和组件，室内外气流和空气质量，建筑与人类行为，以及建模和模拟工具等多个领域。
