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 sich an die Schlafumgebung anzupassen.
Wir entwickeln Persönliche thermische Komfortmodelle mit tragbaren Sensoren in Laborqualität. • Die mittlere Vorhersagekraft der Modelle beträgt 24 %/78 %/0,79 (Cohens Kappa/Genauigkeit/AUC). • Entwickelte Modelle zeigen außerhalb der thermischen Neutralität eine starke Leistung. • Die Hauttemperatur am Knöchel ist aussagekräftiger als die Hauttemperatur am Handgelenk. • Zusammenfassung.
Wir führten eine Längsschnittstudie zum thermischen Komfort durch, deren Ziel die Entwicklung persönlicher Modelle zum thermischen Komfort war. Zwanzig Teilnehmernahmen daran teil und füllten über einen Zeitraum von 6 Monaten durchschnittlich mindestens sechs RHRN-Umfragen pro Tag aus.
Ein persönlicher Trost Das Modell ist ein neuer Ansatz zur Modellierung des thermischen Komforts, der die thermische Komfortreaktion eines Individuums vorhersagt, anstatt die durchschnittliche 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.
Persönliche thermische Komfortmodelle stellen einen Paradigmenwechsel bei der Vorhersage dar, wie Gebäudenutzer ihre thermische Umgebung wahrnehmen. Frühere Arbeiten weisen kritische Einschränkungen im Zusammenhang mit der Länge der gesammelten Daten und der Vielfalt der Räume auf.
Dieses Papier bietet einen systematischen Überblick über die Anwendung von maschinellem Lernen (ML).) in Studien zum thermischen Komfort, um die neuesten Methoden und Erkenntnisse hervorzuheben und eine Agenda für zukünftige Studien bereitzustellen. Überprüfte Studien wurden untersucht, um ML-Anwendungen, Parameter, Methoden, Leistung und Herausforderungen hervorzuheben.
nur für Erwachsene 10,11. Modelle zur Schätzung des thermischen Komforts (TC) wie das PMV-PPD-Modell (Predicted Mean Vote-Percentage of Dissatisfied) 12 und das adaptive Modell des thermischen Komforts (ATC) 13,14 sind auf Kinder nicht anwendbar. 1.1. Motivation Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) zur Vorhersage des thermischen Komforts bieten effiziente Lösungen
Modell des thermischen Komforts. 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 naiven Bayes-Methoden und anderen Methoden wurde ebenfalls durchgeführt
Um diese Frage zu beantworten, wurde ein menschlicher thermischer Komfort entwickelt Das Modell im Schichtlüftungsmodus kann zu einem Referenzmodell für die Gestaltung von Klimaanlagen in allen tropischen Gebäuden werden und indirekt den Ausstoß von Kohlendioxid (CO 2) aus Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen (HVAC) reduzieren, der zu einer wärmeren Umgebung geführt hat . Für
Ein persönliches Komfortmodell ist ein neuer Ansatz zur thermischen Komfortmodellierung, der die thermische Komfortreaktion einer Person vorhersagt. anstelle der durchschnittlichen 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.
In letzter Zeit werden Methoden des maschinellen Lernens in großem Umfang zur Modellierung des thermischen Komforts eingesetzt. Beispielsweise in Zhang et al. (2018) wurde ein tiefes neuronales Netzwerk (DNN) zur Modellierung und Steuerung des thermischen Komforts verwendet. In Chaudhuri et al. (2017) wurde ein auf maschinellem Lernen basierendes Vorhersagemodell des thermischen Komforts in Gebäuden von Singapur in Echtzeit durchgeführt
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.
persönliche Faktoren. Neue Modellfunktionen können die Fähigkeit eines maschinellen Lernmodells verbessern, die Wärmepräferenzen einer Person zu klassifizieren. Der räumliche Kontext eines Gebäudes kann Modellen Informationen über Fenster, Wände, Heiz- und Kühlquellen, Luftverteiler und andere Faktoren liefern, die Mikroumgebungen schaffen, die die thermische
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) immer häufiger eingesetzt wirdmehrere TC-Metriken für die
aus der ASHRAE Global Thermal Comfort Database II, mehrere Forscher in Ost- und Südasien nutzten persönliche und Umgebungsvariablen, um das Modell des thermischen Komforts zu erstellen. Die Körpertemperaturen an mehreren Orten waren der am häufigsten genutzte persönliche Input. Die gesammelten Arbeiten von 2003 bis 2022 wurden verwendet, um die fortschreitende Entwicklung des thermischen Komfortmodells zu analysieren, indem
Der Predicted Mean Vote (PMV) weist Diskrepanzen in Bezug auf die thermische Realität der Umgebung auf; Daher dienen adaptive Modelle dazu, diese Schätzung zu verbessern. In diesem Zusammenhang zielte diese Forschung darauf ab, die Leistung von PMV- und adaptiven Modellen unter verschiedenen Bedingungen in Brasilien anhand einer Varianzanalyse zu überprüfen und Einzelpersonen entsprechend t weiter in Cluster zu klassifizierenheir emotions of
Personalisierte thermische Komfortmodelle versprechen einen gezielteren und genaueren Ansatz.,Zwanzig- Es wurden acht persönliche Komfortmodelle entwickelt, die Deep Learning sowie Umgebungs- und persönliche Parameter nutzen. Die Daten wurden im Rahmen einer neunmonatigen Überwachungsstudie an Menschen ab 65 Jahren in Südaustralien gesammelt, die unabhängig lebten.
Studie zu einem adaptiven thermischen Komfortmodell mit dem K-Nearest-Neighbors (KNN)-Algorithmus. Building and Environment, 202: 108026. Artikel Google Scholar Yu C, Li B, Wu Y, et al. (2022). Leistungen von Algorithmen für maschinelles Lernen zur individuellen Vorhersage des thermischen Komforts auf der Grundlage von Daten aus professionellen und praktischen Umgebungen.
Das Andere thermische Behaglichkeitsindizes wie PrediAktiver Mittelwert (PMV), Standardeffektive Temperatur (SET) und thermische Empfindungen (TS) wurden verwendet, um den thermischen Komfort der Bewohner eines Gebäudes vorherzusagen. Die Fortschritte beim Ansatz des maschinellen Lernens tragen dazu bei, die Herausforderungen bei der Vorhersage aktueller traditioneller thermischer Indizes in einer Echtzeitumgebung zu meistern. Die verschiedenen Indizes haben
Abschnitt 3 befasst sich mit Ansätzen, die den thermischen Komfortzustand in städtischen Studien auf Makro- und Mikroebene beeinflussen und kategorisiert die überprüften Studien entsprechend. Abschnitt 4 untersucht Faktoren, die den akzeptablen Bereich des thermischen Komforts in städtischen Umgebungen beeinflussen, und führt als Ergebnis einen ganzheitlichen Rahmen für die OTC-Bewertung ein.
1. Einführung. Die Aufrechterhaltung des thermischen Komforts ist eines der wichtigsten Ziele von Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen (HVAC). Es gibt einegroße Anzahl physikalischer Variablen, die den thermischen Komfort beeinflussen. Zu diesen Variablen gehören die Temperatur der Umgebungsluft, das Strahlungsfeld um die Person, die Luftgeschwindigkeit
Die Ergebnisse zeigten, dass die mittlere Genauigkeit des vorgeschlagenen PCS-Modells 0,73 betrug, während die Genauigkeit des herkömmlichen thermischen Komfortmodells 0,51 betrug. Zhang et al. stellte lineare und nichtlineare Modelle zur Berechnung des thermischen Komforts für ein intelligentes Gebäude vor. In diesem Zusammenhang wurden mehrere Funktionen zur Verwendung vorgeschlagen, darunter Temperatur und Luftfeuchtigkeit
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 etwa PMV (Predictive Mean Vote) 1 und adaptive Modelle 2,3, werden derzeit durchgeführtin Frage gestellt durch individualisierte und insassenzentrierte Modellierungsalternativen 4, 5, 6
thermal Komfortmodell zur Vorhersage des thermischen Empfindens von Bewohnern intelligenter Gebäude, Enterprise Information Systems. Link zu diesem Artikel: oder g/10.1080/17517575.2020.1852316
Dieses Framework nutzt persönliche Komfortmodelle, die für jeden Bewohner mithilfe von maschinellem Lernen und natürlichen räumlich-zeitlichen Temperaturschwankungen in Gebäuden entwickelt wurden, um Raumempfehlungen abzugeben. Von Oktober bis November 2021 wurde in einem Testgebäude an der Clemson University ein Experiment mit 12 Probanden durchgeführt, um den vorgeschlagenen Rahmen zu validieren.
Thermischer Komfort ist mit unserer Gesundheit, unserem Wohlbefinden und unserer Produktivität verbunden. Die thermische Umgebung ist einer der Hauptfaktoren, die den thermischen Komfort und damit die Produktivität der Bewohner von Gebäuden beeinflussen. Mittlerweile ist bekannt, dass die Verhaltensanpassung der wichtigste Faktor für das adaptive thermische Komfortmodell ist. Diese systematische Überprüfung zielt darauf ab, Beweise zu liefern
Individuelle Modelle zur Vorhersage des thermischen Komforts basierend auf Echtzeit-Überwachungsparametern könnten die Effizienz von verbessern persönliche Klimaanlagen. Es besteht jedoch ein Widerspruch zwischen Genauigkeit und Kosten/Anwenderfreundlichkeitenz, um Eingabedaten für individuelle Modelle zur Vorhersage des thermischen Komforts zu erfassen. In früheren Studien wurde die Leistung dieser
In Gebäuden, einem oder einer Kombination von Systemen (z. B. zentrales HVAC-System, Deckenventilator, Schreibtischventilator, persönliche Heizung und Fußwärmer) sind häufig für die thermische Behaglichkeit der Bewohner verantwortlich. Während sich gezeigt hat, dass der thermische Komfort von Person zu Person unterschiedlich ist und sich im Laufe der Zeit ändert, werden diese Systeme häufig auf der Grundlage voreingestellter Sollwerte und Betriebspläne oder auf Anfrage eines adaptiven Modells für den thermischen Komfort betrieben basierend auf Feldstudien in fünf Jahren
Die thermischen Neutralitäten der verschiedenen nationalen und internationalen Modelle wurden mit den Neutralitäten verglichen, die durch das vorgeschlagene thermische Komfortmodell ermittelt wurden; In diesem Prozess wurde die Absicca des vorgeschlagenen Modells gemäß den exponentiell gewichteten Werten von T out-7DRM und T out-30DRM (mit α =) modifiziert0,8, was den Gewichtungsfaktor darstellt
Dann werden zwei typische Modelle für thermischen Komfort vorgestellt, die einfache ISO 14505-Standardmethode und die umfassendes UC Berkeley thermisches Komfortmodell (UCB-Modell), wurden mit numerischer Strömungsdynamik (CFD) gekoppelt
Schlussfolgerung. Es wird erwartet, dass persönliche Komfortmodelle und die modellbasierte Steuerung der thermischen Raumumgebung in Zukunft die Haupttrends im Bereich gebauter Umgebungen sein werden. In dieser Studie wurde ein Modell zur Vorhersage thermischer Empfindungen untersucht, das auf einem IR-Sensor zur Messung der Hauttemperatur und des gesamten Prozesses basiert Klimaanlagensteuerung durch Implementierung
Ein individualisiertes Komfortmodell ist ein neuer Ansatz zur Verbesserung des Komforts der Insassen in einem überwachten Raum Mikroumgebungszustand. Kürzlich entwickeltes personalisiertes ThWärmekomfortmodelle, die vom PMV-Modell abgeleitet sind, übernahmen die Algorithmen des maschinellen Lernens, indem sie die zugehörigen Variablen mithilfe tragbarer Sensoren und drahtloser Technik maßen.
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