лучшие модели термокомфорта машины

Сравнение моделей для прогнозирования отдельных термических явлений зимой

На экспериментальном этапе превосходная эффективность предложенного метода демонстрируется посредством сравнительного исследования, в котором сравниваются четыре различных состояния В состав современных моделей входят модели -типа, в том числе машина опорных векторов, дерево решений, ансамблевые алгоритмы и K-ближайший сосед.

Модели теплового комфорта и их разработки: обзор

Исследование теплового комфорта для сна все еще находится на ранней стадии, поэтому существует лишь несколько моделей теплового комфорта для сна. В этом документе определены только пять моделей теплового комфорта сна. Существующие модели улучшены по сравнению с традиционной моделью PMV или двухузловой моделью для адаптации к среде сна.

Систематический обзор моделей индивидуального теплового комфорта

Это В статье представленысистематический обзор моделей личного комфорта, основанный на литературе, опубликованной за последние два десятилетия. Цель — предоставить полный и унифицированный обзор ряда персональных моделей теплового комфорта с особым акцентом на детали прогнозного моделирования.

Моделирование на основе машинного обучения для личный тепловой комфорт

Предложено несколько оптимизированных моделей личного комфорта на основе машинного обучения и алгоритмов, способных прогнозировать тепловые предпочтения людей. Характеристики разработанных моделей сравниваются с использованием двух разных подходов: критериев теплового комфорта с множественной классификацией и бинарной классификации.

Модели персонального теплового комфорта с носимыми датчиками

В УЧтобы устранить ранее выявленные ограничения, в настоящем исследовании мы разработали персональные модели теплового комфорта посредством машинного обучения с использованием носимых датчиков лабораторного уровня, которые непрерывно записывают физиологические сигналы (температура кожи, частота сердечных сокращений, акселерометрия) в течение длительного периода времени в реальных условиях. монитор окружающей среды.

Личные модели теплового комфорта: подход глубокого обучения для

Цели. В этой статье представлена ​​разработка моделей индивидуального теплового комфорта для пожилых людей и оценивается эффективность моделей по сравнению с совокупными подходами. Это необходимо, поскольку индивидуальные тепловые предпочтения у пожилых людей могут сильно различаться, а использование агрегированных моделей теплового комфорта может привести к неудовлетворенности температурой.

Систематический обзор исследований личноготепловой комфорт

PET 165, UTCI 166, PMV 7 и SET* 167 являются наиболее часто используемыми моделями для оценки теплового комфорта на открытом воздухе. Однако эти модели имеют ограничения, такие как отсутствие прямой связи между эквивалентной температурой и тепловым ощущением, а также тот факт, что модель PMV была построена на основе данных о климате в помещении.

Создание на основе модель теплового комфорта для молодых людей

Из глобальной базы данных ASHRAE по тепловому комфорту II несколько исследователей из Восточной и Южной Азии использовали личные переменные и переменные окружающей среды для создания модели теплового комфорта. Наиболее часто используемыми личными данными были температуры тела в нескольких местах. Сборник работ с 2003 по 2022 год был использован для изучения прогрессивного развития модели теплового комфорта с использованием

исследования адаптивной модели теплового комфорта с K-ne.arest

Традиционная концепция адаптивного теплового комфорта заключается в том, что жители активно адаптируются к изменениям окружающей среды. В этой статье разрабатывается модель теплового комфорта на основе K-Nearest Neighbours (KNN).

Обзор различных методов изучения комфорта жильцов

Цель Целью этой работы является дать полный обзор того, как машинное обучение (МО) используется в исследованиях теплового комфорта, осветить новейшие методы и результаты, а также наметить план будущих исследований. Большинство исследователей сосредоточены на разработке моделей для прогнозирования теплового комфорта. Однако лишь немногие работы посвящены текущему состоянию исследований адаптивного теплового комфорта и возможностям платформы Интернета вещей для моделирования и управления тепловым комфортом.

Различные контролируемые машинойАлгоритмы электронного обучения оцениваются для создания точных персональных моделей теплового комфорта для каждого обитателя здания, демонстрируя превосходную производительность по сравнению с обычным классом.

Подход гибридного ансамблевого обучения к отоплению помещений

h3>

15 использовал векторную машину с поддержкой (SVM) для моделирования теплового комфорта, которая показала многообещающие результаты, но выбор функций был основан исключительно на требованиях модели Fanger PMV. Текущее состояние исследований по моделированию теплового комфорта на основе машинного обучения характеризуется рядом ограничений.

Многозадачное обучение для одновременного прогнозирования теплового комфорта

Тепловой комфорт в помещении оказывает огромное влияние на здоровье и работоспособность жильцов. Поэтому исследователи и инженеры предложили множество вычислительных моделей для оценки теплового комфорта (ТК).агент. Учитывая тенденцию к энергоэффективности, в настоящее время основное внимание уделяется решениям для прогнозирования TC на основе данных, которые используют самые современные алгоритмы машинного обучения (ML). Однако восприятие жильцов

Измерение правильных факторов: обзор переменных и моделей

Энеску 21 исследовал модели теплового комфорта и обсудил интеграцию интеллектуального управления такие методы, как нечеткое и гибридное управление. Обзорное исследование André et al. 22 исследовали модели личного комфорта для ориентированного на пользователя контроля окружающей среды с учетом влияния энергии и алгоритмов оптимизации.

Исследование модели адаптивного теплового комфорта с K-ближайшим

Основная цель данного исследования — предложить персонализированную адаптивную модель теплового комфорта с использованием алгоритма ИНС. Проверить новую адаптивную модель и проиллюстрировать ее реализацию.создан робот со встроенной моделью теплового комфорта на основе ИНС. Робот может определять параметры окружающей среды в помещении, включая температуру, влажность, содержание твердых частиц PM2.

Гибридная система активного обучения для модели индивидуального теплового

предпочтительного теплового комфорта. На рис. 7 видно, что модель предпочтений теплового комфорта выиграла больше от принятия независимой стратегии маркировки как для QBC, так и для UNC, поскольку модель смогла последовательно превосходить свою модель, обученную с использованием общей стратегии маркировки, при использовании одного и того же числа. помеченных /p>

границ | Платформа Интернета вещей для моделирования и управления

В последнее время методы машинного обучения широко используются при моделировании теплового комфорта. Например, у Чжана и др. (2018) разработали глубокую нейронную сеть (DNN) для моделирования и управления.используется нг теплового комфорта. В Чаудхури и др. (2017) в Сингапуре была создана прогнозирующая модель теплового комфорта в зданиях на основе машинного обучения в реальном времени.

Модель теплового комфорта для зданий HVAC с использованием машинного обучения

Модели Personal Thermal Comfort учитывают личные отзывы пользователя в качестве целевого значения. Растущее развитие. Использование интегрированных «умных» устройств в рамках концепции Интернета вещей и алгоритмов обработки данных, основанных на методах машинного обучения, позволяет разрабатывать многообещающие структуры для достижения наилучшего теплового комфорта в помещении, наиболее близкого к реальным потребностям пользователей.

Преодоление проблем нехватки данных для обеспечения личного комфорта

Тепловой комфорт отражает удовлетворенность человека своим местнымтепловая среда. Оценка проводится посредством субъективной оценки, основанной на таких показателях, как тепловое ощущение, принятие и предпочтение. Для количественной оценки восприятия человеком теплового комфорта исследователи предложили несколько моделей.

Подход глубокого обучения для личных моделей теплового комфорта

В этой статье показаны примеры модели личного комфорта, в которых в качестве входных данных используются алгоритмы глубокого обучения, а также характеристики окружающей среды и личные характеристики, полученные в результате продолжающегося исследования по наблюдению за людьми.

Обзор модели теплового комфорта человека для прогнозирования благополучия человека

Обзор модели теплового комфорта человека для прогнозирования благополучия человека

h3>

Чтобы ответить на этот вопрос, разработка модели теплового комфорта человека в режиме послойной вентиляции может стать эталонной моделью для проектирования систем кондиционирования во всех тропических зданиях и косвенно снизить выбросы углекислого газа.n (CO2) от систем отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха (HVAC), что привело к повышению температуры окружающей среды. Для

Модели теплового комфорта для зданий HVAC с машинами

Тепловой комфорт — это состояние ума, которое выражает удовлетворенность тепловой средой. Тепловой комфорт имеет решающее значение как для здоровья, так и для производительности. Недостаточный тепловой комфорт приводит к стрессу жителей здания. Улучшение тепловых условий напрямую связано с улучшением здоровья и производительности человека. В этой статье предлагается новая модель теплового комфорта человека с использованием

Прогнозирования личного теплового комфорта на основе данных: литература

Моделирование прогнозирования личного теплового комфорта стало актуальная тема в попыткахдля улучшения индивидуального комфорта в помещении — термин, тесно связанный с проектированием и функционированием строительных систем, особенно в экологически чистых и интеллектуальных зданиях. Это исследование представляет собой всесторонний обзор подходов и процессов, основанных на данных, для

Обзор различных методов изучения комфорта пассажиров

Цель этой работы — предоставить полный обзор того, как машинное обучение (МО) используется в исследованиях теплового комфорта, освещаются новейшие методы и результаты, а также намечается план будущих исследований. Большинство исследователей сосредоточены на разработке моделей для прогнозирования теплового комфорта. Однако лишь несколько работ посвящены текущему состоянию исследований адаптивного теплового комфорта и возможностям

когортных моделей комфорта, использующих сходство жильцов с

Чтобы уменьшить потребность в обратной связи с жильцами, в настоящее время разрабатываются модели личного комфорта, целью которых является прогнозирование тепловой реакции на основе информации, полученной от жильца и его окружения. Эти модели комфорта используют инструменты машинного обучения и, как доказано, обеспечивают адекватную оценку реакции личного комфорта.

Задача нескольких моделей предсказать тепловой комфорт

Тепловой комфорт в Классная комната оказывает прямое влияние на здоровье учащихся и результаты обучения. Однако измерение теплового комфорта (ТК) – нетривиальная задача. Он представлен несколькими субъективными показателями, такими как: Например, оценка термочувствительности, оценка теплового комфорта, оценка тепловых предпочтений и т. д. Поскольку машинное обучение (МО) все чаще используется для прогнозирования комфорта пассажиров, некоторые показатели TC для класса

Контролируемое машинное обучение температурному комфорту под управлением

Контроллер окружающей среды с искусственным интеллектом (ИИ) был разработан для изучения модели теплового комфорта на основе ИНС. 34 добровольца были приглашены для проверки эффективности ИНС.

Модели персонального теплового комфорта на основе физических данных.

Кроме того, тепловой комфорт будет проверен в переходных сценариях. (например, при входе в салон из горячей внешней среды) не учитывается в моделях PMV и адаптивного комфорта 13, что можно наблюдать только при измерении сигналов физиологических характеристик пассажира, таких как температура кожи, скорость обмена веществ и положение тела. и т. д. 14, 15.

Анализ эволюции и производительности адаптивных термотермических устройств

В процессе выбора В рамках этого процесса мы провели поиск в двух базах данных A&I (Abstract и Index), Web of Science и Scopus, естьОни охватывают большинство публикаций в научных областях 13. Поиск осуществлялся по названию, ключевым словам и аннотации с использованием терминов «адаптивный» И «тепловой комфорт» И «модель» А НЕ «город» И НЕ «улица» И НЕ «материал» И НЕ «сон» с целью найти мета- Обучение персонализированной модели теплового комфорта для улучшения

и быстро

Модель персонализированного теплового комфорта можно изучить с помощью различных алгоритмов машинного обучения и использовать для улучшения тепловой комфорт человека при потенциально более низком потреблении энергии от систем HVAC. Однако изучение такой модели обычно требует значительного количества тепловых голосов от рассматриваемого пассажира и

оценки визуальных стимулов на личный тепловой комфорт

Личный тепловой комфорт модели комфорта учитывают личные отзывы пользователякак целевое значение. Растущее развитие интегрированных «умных» устройств в рамках концепции Интернета вещей и данных

Здание | Бесплатный полный текст | Люди как датчики для зданий

Этот подход показал, что использование и реализация такой методологии были эффективными, а модели визуального, акустического и теплового комфорта могут иметь характеристики, аналогичные измерениям с помощью датчиков. Целью этого раздела является обсуждение практического применения и ограничений предлагаемой методологии.

Прогнозирование индивидуального теплового комфорта на основе данных: справочник

Методы включают (1) изучение базовых моделей для прогнозирования нагрузки и теплового комфорта, (2) настройку моделей возмущений, которые связывают скорость вращения вентилятора и настройки заданного значения термостата с возмущениями.

Модели персонального теплового комфорта: aПодход глубокого обучения

Результаты показали, что (1) модели личного комфорта, основанные на всех полевых данных, дают среднюю точность 0,73 для всех испытуемых и повышают точность прогнозирования по сравнению с традиционными моделями