In diesem Artikel wird ein neuartiges Modell des menschlichen thermischen Komforts unter Verwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen vorgeschlagen, das die Schlüsselmerkmale identifiziert und das thermische Empfinden mit höherer Genauigkeit vorhersagt. Wir bewerten unseren Ansatz mittels zehnfacher Kreuzvalidierung und vergleichen unsere Ergebnisse mit dem neuesten Fanger-Modell.
Um diese Herausforderung zu meistern, stellt dieses Dokument einen Internet-of-Things-Ansatz (IoT) zur effizienten Modellierung vor und Steuerung des Komforts in Gebäuden. In der Modellphase wurde ein metEs wurde eine Möglichkeit vorgestellt, auf Daten tragbarer Geräte zuzugreifen und diese zu nutzen, um ein persönliches thermisches Komfortmodell zu erstellen. Verschiedene überwachte Algorithmen für maschinelles Lernen werden evaluiert, um
zu erzeugen, um ein besseres Verständnis des thermischen Komforts der Bewohner zu erlangen, schlugen sie vor Ein Modell, das drei Arten von Faktoren berücksichtigt, die sich auf den thermischen Komfort auswirken: physische Faktoren (d. h. die Verwendung von bedienbaren Fenstern, Ventilatoren, Türen usw.), physiologische Faktoren (d. h. Akklimatisierung) und psychologische Faktoren (d. h. die Temperaturerwartung des Bewohners an die örtliche Umgebung). p>
Ein persönliches Komfortmodell ist ein Ansatz zur Modellierung des thermischen Komforts für die thermische Umgebungsgestaltung und -steuerung, der die thermische Komfortreaktion einer Person vorhersagt , anstelle der durchschnittlichen Reaktion einer großen Bevölkerung. Wir haben persönliche Modelle für den thermischen Komfort unter Verwendung von Laborgeräten entwickelt, die im normalen Alltag tragbar sindAktivitäten.
Um Kriterien für den thermischen Komfort bei Gebäudedesign und -betrieb festzulegen, verwenden die Standards 10–12 zwei Hauptmodelle – Predictive Mean Vote (PMV) und adaptive Komfortmodelle, und spezifizieren eine Reihe von thermischen Bedingungen, die eine Mehrheit (80 %) der Insassen zufrieden stellen würden.
Band 32, Ausgabe 11. November 2022. e13160. Persönliche thermische Komfortmodelle stellen einen Paradigmenwechsel bei der Vorhersage dar, wie Gebäudenutzer ihre thermische Umgebung wahrnehmen. Frühere Arbeiten weisen kritische Einschränkungen in Bezug auf die Länge der Daten auf
Thermisches Komfortmodell für HVAC-Gebäude mit maschinellem Lernen DOI: Autoren: Muhammad Fayyaz Asma Ahmad Farhan Abdul Rehman Javed Zusammenfassung Wärmekomfort ist ein Geisteszustand, der...
Warmwasserbereiter. UL Solutions ist einzigartig positioniert, um Sie bei all Ihren Anforderungen an die Prüfung und Zertifizierung von Heizgeräten zu unterstützen und verfügt über ein engagiertes Team technischer Experten und hochmoderne Prüflabore in den USA, Kanada und Europa. Zu unseren erstklassigen Prüf- und Zertifizierungsmöglichkeiten für Heizgeräte gehören:
Das Forschungsmodell zum thermischen Komfort zielt darauf ab, Gebäude vorherzusagen den thermischen Komfort der Bewohner. Das aus der Forschung generierte Vorhersagemodell wird als Standard für die Erstellung von Gebäudeentwürfen verwendet. Das aktuelle Vorhersagemodell verwendet einen adaptiven Ansatz zum thermischen Komfort.
Dieses Papier bietet einen systematischen Überblick über die Anwendung von Maschinelles Lernen (ML) in thermischen Komfortstudien, um die neuesten Methoden und Erkenntnisse hervorzuheben und eine Agenda für zukünftige Studien bereitzustellen. Überprüfte Studien wWir wurden untersucht, um ML-Anwendungen, Parameter, Methoden, Leistung und Herausforderungen hervorzuheben.
Wir bieten umfassende Compliance- und Zertifizierungslösungen für gewerbliche Kühlgeräte für Produkte wie: Kühl- und Gefrierschränke für gewerbliche und professionelle Zwecke. Verflüssigungssätze, Monoblocks und Walk-Ins. Verkauf und Ausgabe (Verkaufsautomaten, Spender, Getränkekühler) Eismaschinen (Eis, Speiseeis) Weinkühler und -kühler.
Die oben beschriebenen Parameter der Innen- und Außenumgebung sowie die erhobenen subjektiven Reaktionen (für Gesamtwärmekomfort, Wärmeempfindung, Wärmeakzeptanz, Wärmepräferenz) wurden verwendet, um das Wärmekomfortmodell für indische Wohnhäuser vorzuschlagen. 4.3. Ableitung des thermischen Komfortmodells4.3.1. Vergleich beobachteter und vorhergesagter Empfindungen
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 für diese Zwecke
Das Forschungsmodell zum thermischen Komfort zielt auf die Vorhersage ab Wärmekomfort der Gebäudenutzer. Das aus der Forschung generierte Vorhersagemodellch wird als Standard für die Erstellung von Gebäudeentwürfen verwendet. Das aktuelle Vorhersagemodell verwendet einen adaptiven thermischen Komfortansatz. Untersuchungen zur Überprüfung des adaptiven thermischen Komfortmodells wurden durchgeführt in
Die Entwicklung erneuerbarer Energien ist aufgrund der herausragenden Eigenschaften unvermeidlich Anteil des Energiesektors an der Treibhausgasproduktion. Diese Forschung präsentiert ein Systemdynamikmodell für ein Photovoltaik-Ökosystem (PV). Das Modell berücksichtigt die inhärenten und wirtschaftlichen Eigenschaften unterstützender Maßnahmen und spiegelt deren Auswirkungen auf die Investitionsbewertung wider.
Von der ASHRAE In der Global Thermal Comfort Database II nutzten mehrere Forscher in Ost- und Südasien persönliche und Umgebungsvariablen, um das thermische Komfortmodell zu erstellen. Die Körpertemperaturen an mehreren Orten waren der am häufigsten genutzte persönliche Input. Die gesammelten Papiere from 2003 bis 2022 wurden verwendet, um die fortschreitende Entwicklung des thermischen Komfortmodells zu analysieren, indem
Der thermische Komfort im Klassenzimmer hat eine direkte Auswirkung auf die Gesundheit und die Bildungsergebnisse der Schüler. 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
Die Lösung dieser Probleme erfordert tiefe Einblicke in die Steuerungstheorie, maschinelles Lernen, Systemspezifikationen und Designanforderungen. Um diesem Bedarf gerecht zu werden, schlägt dieses Papier ein Echtzeit-
Candi Citadini de Oliveira, Ricardo Forgiarini Rupp, Enedir Ghisi. 15. JuliJahr 2021. Artikel 110982. PDF anzeigen. Artikelvorschau. Lesen Sie die neuesten Artikel von Energy and Buildings bei ScienceDirect, Elseviers führender Plattform für begutachtete wissenschaftliche Literatur.
Wie bereits erwähnt Die oben beschriebene „Komfortzonenmethode“, die in ASHRAE-55 vorgeschlagen wurde, entsprach dem Algorithmus des PMV-Modells, das eine typische thermische Innenumgebung mit 80 % Akzeptanz definierte (basierend auf 10 % Gesamt- und 10 % teilweiser Unzufriedenheit mit dem thermischen Komfort). In der aktuellen Forschung wurde die Luftgeschwindigkeit in Innenräumen zwischen 0,14 verteilt.
Um diese Frage zu beantworten, wurde ein Mensch entwickelt Das Modell des thermischen Komforts im Schichtlüftungsmodus kann zu einem Referenzmodell für die Gestaltung von Klimaanlagen in allen tropischen Gebäuden werden und indirekt die Emission von Kohlendioxid (CO 2) aus Heizung, Lüftung und Klimaanlage (HLK) reduzierenSystem, das eine wärmere Umgebung verursachte. Für
Die Gebäudewände, die den größten Teil der Gebäudehülle bilden, interagieren thermisch mit der sich verändernden Umgebung im gesamten Gebäude Tag, der den thermischen Innenkomfort des Raums beeinflusst. Ziel dieses Dokuments ist es, die verschiedenen Aspekte (thermophysikalische Eigenschaften, Dicke, Einwirkung von Sonnenwärme usw.) von undurchsichtigen Gebäudewandmaterialien, die sich auf den Innenraum auswirken, im Detail zu bewerten.
Wärmekomfort in Echtzeit unter Verwendung verschiedener Umgebungsbedingungen sowie psychologischer und physiologischer Merkmale und schlägt entsprechende Maßnahmen vor, die den gesamten Wärmekomfort und die Gesundheit von Einzelpersonen, insbesondere Senioren, erheblich verbessern können. Der Schlüssel zur Verwirklichung dieser Vision ist ein genaues thermisches Komfortmodell.
Ziel dieser Arbeit ist es, einen vollständigen Überblick darüber zu geben, wie maschinelles Lernen (ML) in Studien zum thermischen Komfort eingesetzt wird, die neuesten Techniken und Erkenntnisse hervorzuheben und einen Plan für zukünftige Forschung zu entwerfen . Die meisten Forscher konzentrieren sich auf die Entwicklung von Modellen zur Vorhersage des thermischen Komforts. Allerdings befassen sich nur wenige Arbeiten mit dem aktuellen Stand adaptiver thermischer Komfortstudien und den Möglichkeiten der Zuverlässigkeits- und Haltbarkeitsprüfung | UL Solutions
Zuverlässigkeits- und Haltbarkeitstests. Verstehen und bestätigen Sie, wie Ihr Produkt dem realen Einsatz standhält, und identifizieren und beheben Sie Mängel oder potenzielle Ausfälle, um den Ruf Ihrer Marke zu schützen. Unsere Dienstleistungen für Zuverlässigkeits- und Haltbarkeitstests bieten eine genaue Einschätzung der Leistung Ihres Produkts bei erwarteter und ungewöhnlicher Nutzung.
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 hängt die
Wärmebehaglichkeit durch einen Bewohner mit unserer Gesundheit, unserem Wohlbefinden und unserer Produktivität zusammen. 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 dafür zu liefern
Wärme und menschliches Wohlbefinden, später als thermischer Komfort bezeichnet, wurden durchgeführt bereits in den 1930er Jahren (z. B. im Buch BedFord und Warner, 1939; Zagreus et al., 2004), aber es handelte sich um
Lüfter für Kühlanwendungen. Wir besprechen auch Tools wie das CBE Thermal Comfort Tool, um die richtige Luftgeschwindigkeit und andere Faktoren für optimalen thermischen Komfort zu bestimmen. Abbildung 6 zeigt den Kühleffekt – oder wie viele Grad wärmer die Lufttemperatur sein kann, um das gleiche Maß an thermischem Komfort zu bieten – im Zusammenhang mit erhöhten Luftgeschwindigkeiten.
Die verschiedenen thermischen Komfortindizes wie Predictive Mean Vote (PMV), Standard Effective Temperature (SET) und Thermal Sensations (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
Abdulgader et al. schlug ein energieeffizientes thermisches Komfortmodell für HVAC-Systeme in intelligenten Gebäuden vor, um den thermischen Komfort der Gebäudenutzer zu verbessern und gleichzeitig den Energieverbrauch zu senken. Ihre Ergebnisse zeigen, dass die Anwendung einer großen Datenbank auf das Support Vector Machine (SVM)-Modell die Genauigkeit erheblich verbessern kann.
Da der Zweck des Trainingsmodells mithilfe von maschinellem Lernen darin besteht, den persönlichen thermischen Komfort mithilfe des Betriebsmusters der Sitzheizung vorherzusagen, ist die Klasse des Modells gut getrennt und vorhersehbar. Als Trainingsergebnis des Vorhersagemodells für die Daten unter Verwendung des Klassifizierungslerners wurde das Trainingsmodell nach dem Lernen der
In unseren Tests war der AVH10 der absolut effektivste Raumheizer, den wir getestet haben, da er den Raum schneller und auf eine Stunde erwärmtehöhere Temperatur als der VH200 schaffte. Allerdings hat der AVH10 nicht
thermisches Komfortmodell zur Vorhersage des thermischen Empfindens von Bewohnern intelligenter Gebäude, Enterprise Information Systems Um auf diesen Artikel zu verlinken: oder g/10.1080/17517575.2020.1852316
Nach Feng et al., 2022b ., SVM ist der am weitesten verbreitete Algorithmus zur Entwicklung eines Modells zur Vorhersage des thermischen Komforts und eignet sich gut zur Klassifizierung von Datenproben durch eine Hyperebene.
Das Modell bietet einen bequemen Ansatz zur Vorhersage des vorübergehenden thermischen Komforts, es handelt sich jedoch um ein Ganzkörpermodell und befasst sich nicht mit dem lokalen thermischen Komfort. Kohri et al. 46 , 47 führten die Idee der lokalen Standard-Effektivtemperatur (SET∗) mit dem verteilten Zwei-Knoten-Modell ein, um den lokalen Körper-p zu bewertenArt thermische Umgebung.
Ein persönliches Komfortmodell ist ein neuer Ansatz zur Modellierung des thermischen Komforts, der die Thermik einer Person vorhersagt Komfortreaktion 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.
Dies ist notwendig, da die individuellen thermischen Präferenzen zwischen älteren Erwachsenen stark variieren können und die Verwendung aggregierter thermischer Komfortmodelle bei einer erheblichen Anzahl älterer Bewohner zu thermischer Unzufriedenheit führen kann. Personalisierte thermische Komfortmodelle versprechen einen gezielteren und genaueren Ansatz.
Die Authentizität des PMV/PPD-Modells hat befragt wordendurch mehrere Studien, was die Debatte über eine erneute Überprüfung der Hauptparameter im PMV-Modell für den thermischen Komfort eröffnet. In dieser experimentellen Studie wurde eine Korrelation zwischen dem Biomarker „mittlerer Blutdruck (MAP)“ und dem „Aktivitätsniveau“ entwickelt, um die thermische Vorhersage des PMV-Modells zu verbessern.
CSI: 07 21 29 • 09 83 16. Die K-13-Wärmedämmung ist eine aufgesprühte Wärme- und Schalldämmung, die typischerweise als freiliegende Decken-Sprühdämmung verwendet wird und keine zusätzlichen Barrieren erfordert oder Materialien. K-13 erfüllt die Projektanforderungen für Wärmedämmung und Lärmschutz mit einer attraktiven natürlichen Textur, die in Standardausführung und
Das PMV-Modell ist das weltweit am weitesten verbreitete thermische Komfortmodell. Im Experiment werden wir zur Berechnung nur die vier Raumklimavariablen, die Stoffwechselrate und die Kleidungsisolierung verwendenBerechnen Sie den PMV-Score p s gemäß der Formel in 60 für den Zieldatensatz. Anschließend wird die thermische Empfindungsklasse C (ps) mithilfe von Gleichung berechnet. (1).
Das Thermal Comfort Tool des Center for the Built Environment (CBE) ist kostenlos online verfügbar Tool für Berechnungen und Visualisierungen des thermischen Komforts, das ASHRAE 55–2017, ISO 7730:2005 und
Da der Zweck des Trainingsmodells mit maschinellem Lernen darin besteht, den persönlichen thermischen Komfort anhand des Betriebsmusters der Sitzheizung vorherzusagen, ist die Klasse des Modells gut getrennt und vorhersehbar. Als Trainingsergebnis des Vorhersagemodells für die Daten unter Verwendung des Klassifizierungslerners wurde das Trainingsmodell nach dem Lernen abgeleitet
Die Sensorschicht des IoT-Systems umfasst elektrische Geräte, ein persönliches Armband, eine Smartphone-Anwendung und ein intelligentes HVAC-System. Es wurden zwei Modelle übernommen: ein statisches Modell zur Messung des Heizsystems und ein dynamisches Modell zur Messung des thermischen Komforts des Benutzers. Der optimale PMV-Wert liegt zwischen -0,2 und 0,2.
Ein persönliches Komfortmodell ist ein neuer Ansatz zur Modellierung des thermischen Komforts, der den individuellen Komfort vorhersagt thermische Komfortreaktion anstelle der durchschnittlichen Reaktion einer großen Bevölkerung. Es nutzt das Internet der Dinge und maschinelles Lernen, um den Komfort des Einzelnen zu ermittelnt-Anforderungen direkt aus den in ihrer alltäglichen Umgebung gesammelten Daten.
Das thermische Gleichgewicht des Körpers wird durch die lokale Umgebung beeinflusst Bedingungen und individuelle physiologische Eigenschaften. Als Modellinputs dienen die Umgebungsparameter (Lufttemperatur, mittlere Strahlungstemperatur, Luftgeschwindigkeit und relative Luftfeuchtigkeit) und menschliche physiologische Inputs (Stoffwechselrate, Größe, Gewicht, Fettanteil, Blutflussrate, Geschlecht, Hautoberfläche usw.) (Abb . 2).
Dann zwei typische Wärmekomfortmodelle, die einfache ISO 14505-Standardmethode und die umfassende UC Das thermische Komfortmodell von Berkeley (UCB-Modell) wurde mit numerischer Strömungsmechanik (CFD) gekoppelt.
Daher verwendeten wir Methoden des maschinellen Lernens um PCD-Benutzer zu modellierenWärmekomfort. Durch die Verwendung von SVM mit RBF-Kernel, der zusätzlich zu den Handgelenkstemperaturen auf mehreren HRV-Indizes basiert, wird der F1-Score im Vergleich zu dem Modell, das nur auf den Handgelenkstemperaturen basiert, um mehr als das Vierfache verbessert.
thermische Komfortmodelle für jeden Insassen durch Benutzerfeedback, IoT und maschinelles Lernen 18–21. Der Hauptvorteil eines persönlichen thermischen Komfortmodells liegt in seiner Fähigkeit, selbst zu lernen und sich mithilfe eines datengesteuerten Ansatzes an eine Person anzupassen, was zu einer höheren Vorhersagekraft führt.
Ein persönliches 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.
Das persönliche thermische Komfortmodell wird zur Gestaltung und Steuerung der Thermik verwendet Umgebung und prognostizieren die thermischen Komfortreaktionen von Einzelpersonen, anstatt die durchschnittliche Reaktion der Bevölkerung widerzuspiegeln. Frühere individuelle thermische Komfortmodelle konzentrierten sich hauptsächlich auf eine einzige Materialumgebung. Allerdings waren die Kanäle für die individuelle thermische Behaglichkeit in der Praxis unterschiedlich. Daher ist eine
Die Genauigkeit der Prognose der elektrischen Heizlast bei einer neuen Last steht in engem Zusammenhang mit der Sicherheit und Stabilität des Verteilungsnetzes im Normalbetrieb. Es hat auch enorme Auswirkungen auf die Architektur eines Vertriebsnetzes. Zunächst wurde das thermische Komfortmodell des menschlichen Körpers erstellt, um die angenehme Körpertemperatur einer Hauptbevölkerung unter verschiedenen
Zum Beispiel haben Farhan et al. (2015) prognostizierten den persönlichen thermischen Komfort mit Hilfe eines Support Vector Machine (SVM)-Klassifizierungsmodells, Salamone et al. (2018) bewerteten den thermischen Komfort der Benutzer, indem sie ihre spezifischen psychophysischen Bedingungen auf der Grundlage des Internets der Dinge und der ML-Technologie analysierten, und Laftchiev und Nikovski (2016) verwendeten eine ML
Siliang Lu usw. entwickelte mit RP-884 ein thermisches Komfortmodell basierend auf k-Nearest Neighbor (KNN), Random Forest (RF) und Support Vector Machine (SVM). Ohne Merkmalsauswahl und Hyperparameteranpassung betrug die Vorhersagegenauigkeit von KNN, SVM und RF 49,3 %, 48,7 % und 48,7 %.
Zusammenfassung und Abbildungen. Persönliche Komfortmodelle könnten für die Entwicklung automatischer Steuerungen für den persönlichen Umgebungskomfort verwendet werdenSysteme (PECS). Diese Modelle verwenden häufig Algorithmen für maschinelles Lernen in Innenräumen, die auf eine Vorhersage von
angewendet werden. Derzeit werden die Antworten auf den thermischen Komfort von den Bewohnern über eine Umfrage erfasst. In dieser Studie wurde untersucht, ob die thermische Behaglichkeit von Einzelpersonen mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen vorhergesagt werden kann, während auf die gesammelten Eingaben eines Experiments zurückgegriffen wird. Das Modell wurde unter Verwendung experimenteller Daten entwickelt, die unter anderem von einem früheren
der Energieeffizienz unter Beibehaltung der thermischen Komfortbedingungen gesammelt wurden. Dies ermöglicht einen ganzheitlichen Blick auf (1) die Komplexität der energieeffizienten Bereitstellung thermischen Komforts für Nutzer in Gebäuden und (2) das zugehörige bibliografische Material, um Forschern und Experten auf diesem Gebiet bei der Bewältigung einer solchen Herausforderung zu helfen.
In der Auswahl process haben wir zwei A&I-Datenbanken (Zusammenfassung und Index) durchsucht, Web of Science und Scopus, da sie die meisten Veröffentlichungen in wissenschaftlichen Bereichen abdecken 13. Die Suche wurde im Titel, in Schlüsselwörtern und in der Zusammenfassung mit den Begriffen „adaptiv“ UND durchgeführt „thermischer Komfort“ UND „Modell“ UND NICHT „städtisch“ UND NICHT „Straße“ UND NICHT „Material“ UND NICHT „Schlaf“, um besser zu werden
Ein Problem bei Multi-Agent-Algorithmen besteht darin, dass mit zunehmender Anzahl der Zonen auch die Anzahl der neuronalen Netze zunimmt, was zu übermäßigen Rechenkosten führt. Basierend auf diesen Überlegungen schlagen wir eine Methode vor, die DDPG und thermisches Komfortmodell für eine energieeffiziente thermische Komfortsteuerung in Mehrzonen-Wohnklimaanlagen kombiniert.
Die Stichprobengröße bei thermischen Komfortstudien kann ebenfalls reduziert werden, wie in 39 und 40 berichtet wird, die ihre Lösung an einer Probe testetenle-Größe von 4 bzw. 1 ly.
Ein Versuch, das thermische Komfortmodell des PMV zu verbessern, wurde von Gilani durchgeführt et al. (2016), wo ein modifiziertes PMV-Modell vorgeschlagen wurde, in dem das thermische Empfinden verschiedener Probanden berücksichtigt wird
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