Ein persönliches Komfortmodell ist ein Ansatz zur Modellierung des thermischen Komforts für die thermische Umgebungsgestaltung und -steuerung, der stattdessen die thermische Komfortreaktion einer Person vorhersagt der durchschnittlichen Reaktion einer großen Bevölkerung. Wir haben persönliche Modelle für den thermischen Komfort entwickelt, indem wir tragbare Geräte in Laborqualität für normale tägliche Aktivitäten verwendet haben.
ISSN: 2046-6099 Artikel Veröffentlichungsdatum: 1. März 2022 Genehmigungen Veröffentlichungsdatum der Ausgabe: 5. Juli 2022 Downloads 254 Zusammenfassung Zweck Dieses Papier stellt die Entwicklung persönlicher thermischer Komfortmodelle für ältere Erwachsene vor und bewertet die Leistung der Modelle im Vergleich zu aggregierten Ansätzen.
Es gibt drei verschiedene Datenebenen: Chinesischer Datensatz zum thermischen Komfort Klasse I, Chinesischer Datensatz zum thermischen Komfort Klasse II,und chinesischer thermischer Komfort-Datensatz Klasse III. Codeverfügbarkeit
Random Forest- und K-Nearest Neighbor-Vorhersagealgorithmen zur Vorhersage personalisierten thermischen Komforts. Darüber hinaus haben wir herausgefunden, dass nicht-radiometrische Bilder auch thermische Behaglichkeit anzeigen können, wenn der Algorithmus mit größeren Datenmengen trainiert wird. SCHLÜSSELWÖRTER: Wärmekomfort, Vorhersage der Wärmepräferenz, maschinelles Lernen, Infrarot-Wärmebilder
Die Genauigkeit (F1-Mikro) erreichte bei allen Teilnehmern etwa 300 Datenpunkte. Einzelne persönliche Modelle reagieren in unterschiedlichem Maße empfindlich auf die Datensatzgröße.
Ein persönliches Komfortmodell ist ein neuer Ansatz Modellierung des thermischen Komforts, die die thermische Komfortreaktion einer Person vorhersagtse, anstelle der durchschnittlichen Reaktion einer großen Bevölkerung. Es nutzt das Internet der Dinge und maschinelles Lernen, um die Komfortanforderungen des Einzelnen direkt aus den in seiner Alltagsumgebung gesammelten Daten zu lernen.
Der thermische Komfort in Innenräumen hat enorme Auswirkungen auf die Gesundheit und Leistungsfähigkeit der Bewohner. Daher haben Forscher und Ingenieure zahlreiche Rechenmodelle zur Schätzung des thermischen Komforts (TC) vorgeschlagen. Angesichts der Dynamik in Richtung Energieeffizienz liegt der aktuelle Schwerpunkt auf datengesteuerten TC-Vorhersagelösungen, die modernste Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) nutzen. Allerdings wird der
Verschiedene Datenanalysemethoden können Modelle zur Vorhersage des thermischen Komforts erstellen. Eine häufig verwendete Methode ist die statistische Analyse mit multipler linearer Regression. Die Genauigkeit der Regressionsanalyse muss mit anderen Analysemethoden überprüft werden. Diese Studie vergleicht die Erstellung eines Modells zur Vorhersage des thermischen Komforts mit einer Regressionsanalyse und einer naiven Bayes-Analyse. Die verwendete Forschungsmethode
Einführung. In den letzten zwei Jahrzehnten hat der Bereich der Modellierung des thermischen Komforts einen wichtigen Paradigmenwechsel durchlaufen. Studien zum thermischen Komfort, die sich auf aggregierte Reaktionen einer Gruppe von Menschen konzentrieren, wie das PMV (Predictive Mean Vote) 1 und adaptive Modelle 2,3, werden durch individualisierte und insassenzentrierte Modellierungsalternativen in Frage gestellt 4, 5, 6
DieSimulationsdaten wurden auf der Grundlage einer kollaborativen Simulationsmethode erhalten, die dazu beitrug, die Menge der Beispieldaten zu erweitern. 2.1 Wärmekomforttest. Der thermische Komforttest wurde in einem Labor zur Prüfung der thermischen Umgebung einer Klimaanlage durchgeführt, wie in Abb. 2 dargestellt. Das Labor umfasste einen Innenraum, der die wichtigste thermische Umgebung darstellte.
Ein persönliches thermisches Komfortmodell sagt die thermische Komfortreaktion eines Individuums voraus und nicht die durchschnittliche Reaktion einer großen Bevölkerung. Ein solches persönliches Komfortmodell sollte ein einzelnes Subjekt (und nicht eine Population oder Personengruppe) als Einheit der Datenanalyse verwenden und direktes Feedback für die Entwicklung nutzen.
In diesem Artikel wurde eine Methodik vorgeschlagen, um den Einfluss räumlicher Parameter auf die Genauigkeit des Vorhersagemodells für den persönlichen thermischen Komfort durch die Entwicklung eines AN zu untersuchenN-basiertes Modell und explizite Darstellung der räumlichen Variablen im Modell. Die räumlichen Parameter wurden nach räumlichen Merkmalen von Gebäuden (Bedingung der Sonneneinstrahlung) und Innenräumen kategorisiert.
Die Autoren bewerteten die Anpassungsgrad (R neu) als Vorhersagegenauigkeit. Das neu entwickelte thermische Komfortmodell zeigte eine bessere Genauigkeit als das traditionelle thermische Komfortmodell. Teshnehdel et al. 19 bewerteten den thermischen Komfort basierend auf der Sonneneinstrahlung und der Beschattung von Gebäudeoberflächen in zehn Innenhöfen.
Ein persönlicher Das Komfortmodell ist ein neuer Ansatz zur Modellierung des thermischen Komforts, der die Reaktionen des Einzelnen auf den thermischen Komfort vorhersagt und nicht die durchschnittliche Reaktion einer großen Bevölkerung. Insbesondere nutzt es das Internet der Dinge und maschinelles Lernen, um die Komfortanforderungen des Einzelnen direkt aus dem Internet zu lernenDaten aus der realen Welt.
Daten zur lokalen Hauttemperatur, zum lokalen Wärmeempfinden (LTS), zum lokalen thermischen Komfort ( LTC), Ganzkörper-Wärmegefühl (WTS) und Ganzkörper-Wärmekomfort (WTC) wurden erfasst. Neben den Zielkörpersegmenten können auch der Testaufbau und der thermische Zustand des gesamten Körpers zu den Variationen in der Wirksamkeit von PCSs auf WTC beitragen.
Der thermische Komfort in Innenräumen hat enorme Auswirkungen auf die Gesundheit und Leistungsfähigkeit der Bewohner. Daher haben Forscher und Ingenieure zahlreiche Rechenmodelle zur Schätzung des thermischen Komforts (TC) vorgeschlagen. Angesichts der Dynamik in Richtung Energieeffizienz liegt der aktuelle Schwerpunkt auf datengesteuerten TC-Vorhersagelösungen, die modernste Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) nutzen. Allerdings ist das
Ihre thermische CoDas Mfort-Modell besteht aus den folgenden Schritten: Datenerfassung, die beschreibt, wie Daten erfasst werden und welche Daten für Lernalgorithmen unerlässlich sind. Im zweiten Schritt werden die Daten so vorverarbeitet, dass Rohdaten in einer für lernende Algorithmen akzeptablen Form erfasst werden. Der dritte Schritt besteht darin, das Modell gemäß
In einer zunehmend alternden Gesellschaft auszuwählen, die thermisch komfortable Umgebungen für ältere Menschen bietet hat bei Wissenschaftlern und Praktikern Beachtung gefunden. Wärmekomfortmodelle legen den Grundstein, um die Gesundheit und das Wohlbefinden von Bewohnern jeden Alters zu fördern und nachhaltige Gemeinschaftsziele zu erreichen.
Eine luftgekühlte Kompaktlösung für effiziente Kühlung auf kleinem Raum. Computerraum-Klimaanlagen (CRAC) mit Direktexpansion (DX) sind eine kompakte Lösung für die effiziente Kühlung kleiner Räume. Sie können bSie lassen sich leicht in einer Ecke, zwischen Schränken oder nebeneinander verstauen. Trane-Geräte eignen sich besonders für Doppelböden und sind in den folgenden Ausführungen erhältlich:
Die thermische Umgebung in Innenräumen ist wichtig für die Aufrechterhaltung von Komfort und Gesundheit. In einer tropischen Region wird es noch kritischer, wenn die Klimaanlage ein ganzes Jahr lang übermäßig viel Energie verbraucht. Ziel dieser Studie ist es, den Einfluss der thermischen Umgebung auf den menschlichen Komfort und gebäudebedingte Symptome in klimatisierten Büros zu klären. Eine Feldstudie wurde in Büroräumen in Singapur durchgeführt.
Die Umfragen wurden in drei verschiedenen Jahreszeiten in einem warm-feuchten Klima durchgeführt . Die lineare Regressionsmethode ergab eine mittlere neutrale Temperatur von 28,3 °C und einen breiten Komfortbereich von 24,6 °C bis 32,2 °C, was auf eine hohe thermische Anpassung unter den Bewohnern hinweist. Als bevorzugte Temperatur wurde ermittelt26,3°C betragen.
Der thermische Komfort im Klassenzimmer hat einen direkten Einfluss auf die Gesundheit der Schüler und die Bildungsergebnisse. Die Messung des thermischen Komforts (TC) ist jedoch keine triviale Aufgabe. Es wird durch mehrere subjektive Metriken dargestellt, z. B. Bewertung der thermischen Empfindung, Bewertung des thermischen Komforts, Bewertung der thermischen Präferenz usw. Da maschinelles Lernen (ML) zunehmend zur Vorhersage des Insassenkomforts eingesetzt wird, sind mehrere TC-Metriken für die Klasse
HVAC-Designsoftware ermöglicht Energieeffizienz. Reduzieren Sie den Energieverbrauch für HVAC-Systeme in Gebäuden, Rechenzentren und Geräten durch optimierte Wärmetauscherkonstruktionen, Leitungen, Lüfter oder Platzierung von Kühleinheiten. SimScale unterstützt Ingenieure bei der Visualisierung numerischer Simulationsergebnisse, um die Anforderungen für die LEED- oder BREEAM-Zertifizierung zu bewerten.
Die genaue Quantifizierung der thermischen Behaglichkeit ist aufgrund ihrer Subjektivität und der Vielfalt der Einflussfaktoren eine anspruchsvolle Aufgabe. Das PMV-Modell von Fanger, das sechs Faktoren berücksichtigt, um die thermischen Empfindungen der Bewohner vorherzusagen, ist ein weit verbreitetes thermisches Komfortmodell 11.
Ein thermisches Komfortmodell wird mithilfe einer Big-Data-gesteuerten Methode des maschinellen Lernens erstellt, um die Vorhersagegenauigkeit im Vergleich zu einem herkömmlichen Modell zu verbessern. Darüber hinaus wird ein auf einem künstlichen neuronalen Netzwerk basierendes Metamodell entwickelt, um die Leistung des IACS abzuschätzen.
Einführung. Eine der Hauptfunktionen von Gebäudesystemen besteht darin, den Bewohnern ein akzeptables thermisches Raumklima zu bieten 1. Basierend auf dem thermischen Komfortstandard der American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers (ASHRAE) 2 hat der Bundesstaat oDas zentrale Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagensystem (HLK) von FArt ist so konzipiert, dass es 80 % der Anforderungen erfüllt.
Um den Algorithmus zu verifizieren, wird eine Fallstudie vorgestellt, die zwei Szenarien (mit und ohne vorhandene persönliche thermische Komfortdaten) berücksichtigt. Die Ergebnisse zeigen, dass der vorgeschlagene Optimierungsalgorithmus den thermischen Komfort der Bewohner deutlich verbessern und gleichzeitig in den beiden Szenarien 22 % bzw. 14 % des Energieverbrauchs einsparen kann.
Daher bestand das Hauptziel dieser Studie darin, (1) die Genauigkeit und den Anwendungsbereich des Schwarzkugelthermometers unter verschiedenen meteorologischen Parametern zu untersuchen; (2) Analysieren Sie den Einfluss der durchschnittlichen Strahlungstemperatur, die mit der Globe-Thermometer-Methode ermittelt wurde, auf die Genauigkeit der Ergebnisse des thermischen Komfortindex in jedem einzelnen
Thermischer Komfort. Thermische Behaglichkeit wird üblicherweise als „der Geisteszustand definiert, der Zufriedenheit mit der thermischen Umgebung zum Ausdruck bringt“ 1, und die Bereitstellung von Behaglichkeit in Innenräumen ist ein grundlegendes Ziel von Architekten, Ingenieuren und verwandten Berufen im Bausektor. Aus: Energie und Gebäude, 2020. Zu Mendeley hinzufügen.
Die Vorhersage des persönlichen thermischen Komforts über EEG-Signale kann eine erreichen Genauigkeit von fast 90 % und ist in der Lage, das zu erkennennormaler Komfort und Unbehagen 64. Darüber hinaus ergab die Kombination von EEG- und maschinellen Lerntechniken, dass der Klassifikator der linearen Diskriminanzanalyse (LDA) die beste Leistung aufwies 65 .
Ein Modell des thermischen Komforts in der Umgebung wurde zuvor auf der Grundlage des vorhergesagten Mittelwerts (Predicted Mean Vote, PMV) und der physikalischen Sensorparameter wie Temperatur, relative Luftfeuchtigkeit und Luftgeschwindigkeit im Innenraum quantifiziert Umfeld. Allerdings ist erstens die Beziehung zwischen Umweltfaktoren und physiologischen Parametern des Modells im Smart-Home-Bereich nicht ausreichend untersucht. Zweitens die
You can also send a message to us by this email info@qinsun-lab.com, we will reply tu you within 24 hours.Now tell us your need,there will be more favorable prices!
Home |
Product |
About |
Contact
Email: info@qinsun-lab.com
No.258 Ban Ting road, Song Jiang district, Shanghai
Leave Message
WhatsApp