Die Forschung zum thermischen Schlafkomfort befindet sich noch im Anfangsstadium, daher gibt es nur wenige Modelle für den thermischen Schlafkomfort, und zwar nur fünf Modelle Informationen zum thermischen Schlafkomfort werden in diesem Dokument definiert. Die vorhandenen Modelle werden gegenüber dem traditionellen PMV-Modell oder dem Zwei-Knoten-Modell verbessert, um sie an die Schlafumgebung anzupassen.
Bestehende Gebäudesimulationsprogramme bieten nur sehr wenige Möglichkeiten, den thermischen Komfort in Räumen oder Gebäuden schnell und methodisch zu bewerten. Um dieses Problem zu lösen, wurde das Tool „NBB-Tool Thermal Comfort“ mit benutzerfreundlicher GUI (Graphical User Interface) entwickelt, das entweder vor Ort oder auf Basis von Daten aus der Gebäudesimulation verwendet werden kann.
Zhangn Vorhersage des thermischen Komforts von Gebäudenutzern, ihre Genauigkeit war jedoch aufgrund der begrenzten Fähigkeit zum Selbstlernen und zur Selbstkorrektur bei der Variation der Anwendungskontexte nicht immer perfekt.
Um ein besseres Verständnis des thermischen Komforts der Bewohner zu erlangen, schlugen sie ein Modell vor, das drei Arten von Faktoren berücksichtigt, die den thermischen Komfort beeinflussen: physisch (d. h. durch die Verwendung von bedienbaren Fenstern, Ventilatoren, Türen usw. ), physiologisch (d. h. Akklimatisierung) und psychologisch (d. h. die Temperaturerwartung des Bewohners an den Ort
Die Im ersten Artikel wird der neue Modellierungsrahmen vorgeschlagen, der auf jahrzehntelanger thermischer Komfort- und maschineller Lernforschung basiert. Der Artikel enthält eine gründliche Überprüfung der vorhandenen Literatur zu persönlichen Komfortmodellen, Methoden zur Integration von IoT und maschinellem Lernen sowie Systemarchitektur für InnenräumeUmweltkontrollen.
Thermischer Komfort. Der menschliche thermische Komfort ist in Großbritannien ein entscheidender Nachhaltigkeitsindikator. Es umfasst mehrere komplexe Parameter, darunter Innentemperatur, Luftfeuchtigkeit und mittlere Strahlungstemperatur 62. Predicted Mean Vote (PMV) und Predicted Percentage of Unsatisfaction sind zwei primäre Ansätze zur Bewertung des thermischen Komforts in bestehenden Studien 2.
Die Bewertung und Optimierung des menschlichen Komforts in der gebauten Umgebung ist aufgrund der Vielzahl physiologischer, psychologischer und umweltbedingter Variablen, die die Komfortpräferenzen der Bewohner beeinflussen, eine Herausforderung. Die menschliche Wahrnehmung könnte hilfreich sein, um diese unterschiedlichen Phänomene zu erfassen und ihre Auswirkungen zu interpretieren. Die Herausforderung besteht darin, räumlich und zeitlich unterschiedliche subjektive Rückmeldungen in einer
In den letzten Jahrzehnten wurden verschiedene mikroskalige Modelle zum Vergleich alternativer Designkonzepte entwickelt. Ziel dieser Studie ist es, einen Überblick über aktuelle benutzerfreundliche Mikroklimamodelle zu geben. Den Ergebnissen zufolge wurde die überwiegende Mehrheit der identifizierten Modelle von der Überprüfung ausgeschlossen, weil die Modelle nicht im Mikromaßstab waren, keine Benutzeroberfläche hatten oder nicht verfügbar waren. Insgesamt
Ein individualisiertes Komfortmodell ist ein neuer Ansatz zur Verbesserung des Komforts der Insassen in einer überwachten Mikroumgebung Zustand. Kürzlich entwickelte personalisierte thermische Komfortmodelle, die vom PMV-Modell übernommen wurden, übernahmen die Algorithmen des maschinellen Lernens, indem sie die zugehörigen Variablen mithilfe tragbarer Sensoren und drahtloser Technik maßen.
Das HVAC-System (Heizung, Lüftung und Klimaanlage) istein wichtiger Bestandteil des Energieverbrauchs eines Gebäudes und seine Hauptfunktion besteht darin, den Bewohnern eine angenehme thermische Umgebung zu bieten. Eine genaue Vorhersage des thermischen Komforts der Bewohner ist für die Verbesserung der Energieausnutzung des Gebäudes sowie der Gesundheit und Arbeitseffizienz von entscheidender Bedeutung. Daher ist die Entwicklung eines genauen
Modell des thermischen Komforts erforderlich. Derzeit gibt es viele Modelle des thermischen Komforts, die eine Regressionsanalyse verwenden. Es wurden viele Vergleiche maschineller Lernmethoden durchgeführt, um Vorhersagemodelle für den thermischen Komfort zu finden. Eine der Methoden des maschinellen Lernens ist Naive Bayes. Ein Vergleich zwischen naivem Bayes und anderen Methoden wurde auch
Entwicklung eines individuellen thermischen Komfortmodells mit Daten von tragbaren Geräten (Smartband) und maschinellem Lernen: Adaptiver thermischer Komfort mit Tracking-basiertem mMethode: Benutzerverhalten verstehen, thermischen Komfort ermitteln und ermitteln, wie sich der Energieverbrauch insbesondere in saisonalen Perioden auswirkt.
Der thermische Komfort ist entscheidend für das Wohlbefinden und die Arbeitsproduktivität. Der menschliche thermische Komfort wird hauptsächlich durch HVAC-Systeme (Heizung, Lüftung, Klimaanlage) in Gebäuden gesteuert. Allerdings werden die Kontrollmetriken und Messungen des thermischen Komforts in HVAC-Systemen häufig zu stark vereinfacht, indem nur begrenzte Parameter verwendet werden, und es gelingt ihnen nicht, den thermischen Komfort im Raumklima genau zu steuern. Traditioneller Komfort
Eine aktuelle Studie von Liu et al. entwickelte ein Support Vector Machine (SVM)-Modell – ein datengesteuertes Modell mit überwachtem Lernen – um drei thermische Zustände vorherzusagen, darunter kühles Unbehagen (−3, −0,5), Komfort (−0,5, 0,5); und warmes Unbehagen (0,5, 3). Unter Berücksichtigung der Hauttemperaturen bei zLeichte Körperteile und thermische Belastungen als Randbedingungen
Um diese Probleme zu lösen, entwickelt diese Studie ein benutzerfreundliches Datengesteuertes Vorhersagemodell, das die Vorhersagegenauigkeit mithilfe eines optimierten baumbasierten maschinellen Lernalgorithmus maximiert. Diese datengesteuerte Vorhersagemodellkonstruktion für den thermischen Komfort im Freien mithilfe von maschinellem Lernen besteht aus drei Schritten: (i) Einrichtung einer Datenbank, (ii
Work (Liu et al., 2019) schlug vierzehn persönliche Wärmekomfortmodelle mit verschiedenen maschinellen Lernalgorithmen vor, um die Wärmepräferenz der Probanden vorherzusagen. Basierend auf den Erkenntnissen aus früheren Studien, Die Autoren beschlossen, die Hauttemperatur an Handgelenk und Knöchel, die Herzfrequenz und die Beschleunigungsmessung des Handgelenks zu berücksichtigen.
Persona-ForschungDie thermischen Komfortmodelle haben sich nicht mit den Auswirkungen gemeinsamer Merkmale bestimmter Bevölkerungsgruppen auf den Komfort befasst. (3) Semantische Interpretierbarkeit thermischer Komfortmodelle: Die Wahl des Algorithmus ist einer der Hauptfaktoren, die die Genauigkeit von auf maschinellem Lernen basierenden thermischen Komfortmodellen beeinflussen 30. Laut früheren Studien
Raumklimaqualität, thermische Komfortmodelle, personalisiertes Komfortmodell, maschinelles Lernen, Ökologische Momentanbewertung, Insassenzentriert, Insassenverhalten 1.
Die Bewertung des Wärmeempfindens ist die erste von vielen Stufen Studien zur thermischen Behaglichkeit und zur Festlegung der entsprechenden Kriterien für Innen- und Außenbereiche. Die Untersuchung der thermischen Empfindung erfordert eine geeignete Modellierung des menschlichen Körpers unter Berücksichtigung der Faktoren, die das physiologische und psychologische beeinflussenlogische Reaktionen, die unter verschiedenen auftreten
Wie oben erwähnt, ist die Erstellung eines thermischen Komfortmodells nicht einfach Aufgabe. In den letzten Jahren konzentrierten sich die meisten Arbeiten an thermischen Komfortmodellen auf Algorithmen für maschinelles Lernen. Eine repräsentative Arbeit ist das datengesteuerte thermische Komfortmodell basierend auf dem Support Vector Machine-Algorithmus. Dies ist ein Modell mit Selbstlern- und Selbstoptimierung
Eine dreiteilige Serie stellt die Entwicklung vor von Modellen zur Vorhersage des lokalen Wärmeempfindens (Teil I) und des lokalen Komforts (Teil II) verschiedener Teile des menschlichen Körpers und auch des gesamten Körpers
nur für Erwachsene 10,11. Schätzmodelle für den thermischen Komfort (TC), wie das PMV-PPD-Modell (Predicted Mean Vote-Percentage of Dissatisfied) 12 und das adaptive ModellNormalkomfortmodell (ATC) 13,14, sind nicht auf Kinder anwendbar. 1.1. Motivation Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) zur Vorhersage des thermischen Komforts bieten effiziente Lösungen
Hier 137 Artikel, die sich damit befasst haben Lediglich Probleme mit dem thermischen Komfort oder dem maschinellen Lernen wurden beseitigt, so dass insgesamt 109 Arbeiten übrig blieben. Schließlich wurden Arbeiten, die alle folgenden Kriterien erfüllten, in die Überprüfung einbezogen: • Sie waren auf Englisch verfasst; • In direktem Zusammenhang mit thermischem Komfort und maschinellem Lernen/künstlicher Intelligenz stehen; •
Der letztgenannte Ansatz durch insassenbasierte Überwachung und die möglichen Steuerungsmethoden von Heiz- und Kühlsystemen kann die verbessern den gesamten thermischen Komfort der Bewohner sowie die Energieeffizienz dieser Systeme (Na et al., 2019). Allerdings fehlt eine systematische Überprüfung der aktuell anwendbaren Smart-Technologies für persönliche thermische
Alle wichtigen thermischen Komfortstandards verfügen über Modelle, die als aggregierte Natur betrachtet werden. 2, 3 Alle gängigen aggregierten Modelle zielen darauf ab, vorherzusagen, wie eine „typische“ Person oder eine Gruppe von Menschen ihre thermische Umgebung im Hinblick auf die gegebene Umgebung (z. B. relative Luftfeuchtigkeit, Innenlufttemperatur t i) und persönlich (d. h. <) wahrnehmen würde /p>
Um den Bedarf an Insassen-Feedback zu reduzieren, werden derzeit persönliche Komfortmodelle entwickelt, die darauf abzielen, die thermische Reaktion auf der Grundlage von Informationen vorherzusagen des Insassen und seiner Umgebung. Diese Komfortmodelle nutzen maschinelle Lernwerkzeuge und liefern nachweislich geeignete Schätzungen persönlicher Komfortreaktionen.
Einleitung. In den letzten zwei Jahrzehnten hat sich der Bereich der ThermaDie Komfortmodellierung hat 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
thermische Behaglichkeitsmodelle. Mehrere neuere Studien 12, 18, 19 haben partizipative Sensorik genutzt, um individuelle Benutzerreaktionen auf die Wärmewahrnehmung zu erfassen und die damit verbundenen thermischen Komfortmodelle vorgeschlagen. Diese Modelle reichen von individualisierten bis hin zu thermischen Modellen für Gruppen. Die Autoren in 19 schlugen „CarryEn“ vor, das die Vorteile
Die in unserer vorherigen Überprüfung für das Konzept definierten Kriterien kombiniert von individuellen oder persönlichen Vorhersagemodellen umfasste: 1) eine individualisierte Modellierung des thermischen KomfortsProzess, der auf historischen Daten für das Zielsubjekt basiert und keine große Menge an Datenerfassung erfordert, die für ähnliche Systeme erforderlich ist; und 2) Personalisierung durch Modellparametrisierung
Schlussfolgerung. Es wird erwartet, dass persönliche Komfortmodelle und eine modellbasierte thermische Raumklimakontrolle in Zukunft die Haupttrends im Bereich der gebauten Umgebung sein werden. In dieser Studie wurde ein Modell zur Vorhersage thermischer Empfindungen untersucht, das auf einem IR-Sensor basiert, um die Hauttemperatur und den gesamten Prozess der Klimaanlagensteuerung zu messen, indem
Candi Citadini de Oliveira, Ricardo Forgiarini Rupp, Enedir Ghisi. 15. Juli 2021. Artikel 110982. PDF anzeigen. Artikelvorschau. Lesen Sie die neuesten Artikel von Energy and Buildings bei ScienceDirect, Elseviers führender Plattform für begutachtete wissenschaftliche Literatur.
Ein persönliches Komfortmodell ist ein neuer Ansatz zur Modellierung des thermischen Komforts, der die thermische Komfortreaktion einer Person vorhersagt und nicht die durchschnittliche Reaktion einer großen Bevölkerung. Es nutzt das Internet der Dinge und maschinelles Lernen, um die Komfortbedürfnisse des Einzelnen direkt aus den in seiner Alltagsumgebung gesammelten Daten zu ermitteln.
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