论文选题想不出来？本篇文章帮你提供更多建筑环境方向的选题灵感。

1.畜牧建筑节能与可再生能源供热系统相结合以实现二氧化碳减排：以希腊北部羊圈为例

https://doi.org/10.3390/en16031087

本文研究了羊圈自动化系统与假设的沼气供暖系统相结合的可持续性和优势。

• 选题方向参考

这项研究的结果强调了一种可持续的、可减少温室气体排放的畜牧建筑农业实践。未来的研究可以评估增加太阳能系统以增加拟议实践的能力和容量。

2.墨西哥湿热气候区灾后社会住房入住后评估

https://doi.org/10.3390/su151813443

本文通过调研居住者对墨西哥南部尤卡坦州灾后社会住房的看法，以了解这些住房的使用情况。

• 选题方向参考

未来的研究可以包括更大的样本，以便就这些房屋的优化做出明智的决定。此外，还需要进一步分析，以量化每个建筑特征对热舒适度的影响，并为未来的灾后社会住房计划提供信息，以确保满足居住者的需求并解决气候适应性问题。

3.利用长短期记忆网络开发托儿所的低成本PM_2.5传感器校准模型

https://doi.org/10.3390/atmos14081228

本文使用长短期记忆网络 (LSTM) 算法，开发了一种低成本的PM_2.5传感器校准模型，用于测量日托中心室内颗粒物浓度。

• 选题方向参考

使用基于低成本物联网传感器的室内环境测量仪器是一种经济且用户友好的室内环境管理解决方案。然而，人们对测量值的可靠性、环境条件导致的不稳定性、定期灵敏度、疲劳测试和传感器更换周期存在担忧，这些都被认为是低成本传感器的局限性。因此，需要进一步研究来解决这些问题，并提高基于低成本传感器的室内环境测量仪器的整体效率。

4.公共建筑中二氧化碳的预测

https://doi.org/10.3390/en16227582

本文评估了基于机器学习的算法预测二氧化碳水平的能力，从而提供准确的空气质量指标。

• 选题方向参考

未来的研究可以将这些机器学习算法直接嵌入控制系统中，以评估相对于建筑自动化和控制系统 (BACS) 中基于滞后的经典CO₂控制系统在降低能耗方面的实际效益。

5.使用新的气候压力指数和曲线预测建筑能源需求和改造潜力

https://doi.org/10.3390/en16165861

本研究旨在定义新的气候压力指数和曲线，以便快速、方便地预测建筑能源需求与气候压力的关系。

• 选题方向参考

未来的研究将致力于改进方法，以建筑特征（例如几何形状、围护结构、运行和能源系统）为函数来参数化气候压力曲线，目的是获得一种更可靠的工具，可以适应不同的建筑物并为每栋建筑物提供特定的曲线。在这方面可以使用机器/深度学习，例如人工神经网络。

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