Устройство теплового комфорта VDE

Система теплового комфорта. Общая структура системы управления комфортом показана на рисунке 1. На рисунке показаны три основных компонента структуры; (1) сбор данных о тепловом состоянии помещения с помощью носимых устройств и датчиков, (2) модуль моделирования теплового комфорта и (3) модуль интеллектуального управления.

Модели теплового комфорта и их разработки: обзор

Во втором десятилетии XXI века быстрое развитие статистики породило новые исследовательские идеи в области теплового комфорта человека. С 2016 года машинное обучение, большие данные и другие средства позволили изучить модель теплового комфорта человека.

Модель теплового комфорта, основанная на данных, с помощью машины опорных векторов

В этом исследовании алгоритм машины опорных векторов (SVM) был применен к tБыла применена база данных теплового комфорта RP-884 и разработана новая модель с возможностью самообучения и самокоррекции. Мы определили область его применения на основе характеристик алгоритма SVM и характеристик распределения выборки RP-884.

Автоматическое машинное прогнозирование теплового комфорта на основе MLering

Создание модели теплового комфорта для молодых людей Из базы данных ASHRAE Global Thermal Comfort Database II несколько исследователей из Восточной и Южной Азии использовали личные переменные и переменные окружающей среды для создания модели теплового комфорта. КорНаиболее часто используемыми личными данными были значения температуры в нескольких местах. Сборник работ с 2003 по 2022 год был использован для анализа прогрессивного развития модели теплового комфорта с использованием

подхода гибридного ансамблевого обучения к пространственным термикам

Ограничения Традиционный Модели PMV на основе уравнений побудили исследователей изучить моделирование теплового комфорта на основе машинного обучения. Примером может служить байесовский подход к вероятностной классификации и моделированию теплового комфорта на основе логических выводов, предложенный в 7. Однако в этой модели вместо

применения машинного обучения в исследованиях теплового комфорта использовались только три класса: A

Проживание в помещении. Тепловой комфорт как один из важнейших элементов IEQ определяется как «душевное состояние, при котором человек удовлетворен своимсмешанная среда» 2. Для изучения теплового комфорта уже давно реализованы два основных подхода: прогнозируемый средний процент недовольных голосов (PMV-PPD) и адаптивный подход.

Точность прогнозирования теплового комфорта с использованием машинного обучения

Различные методы анализа данных позволяют создавать модели для прогнозирования теплового комфорта. Обычно используемый метод — статистический анализ с использованием множественной линейной регрессии. Регрессионный анализ необходимо проверить на точность с использованием других аналитических методов. В этом исследовании сравнивается построение модели прогнозирования теплового комфорта с регрессионным анализом и наивным байесовским анализом. Использованный метод исследования.

Прогнозирование индивидуального теплового комфорта с помощью машинного обучения

тепловой комфорт в реальном времени с использованием различных условий окружающей среды.n, а также психологические и физиологические характеристики и предлагает соответствующие меры, которые могут значительно улучшить общий тепловой комфорт и здоровье людей, особенно пожилых людей. Ключом к реализации этой концепции является точная модель теплового комфорта.

Динамический робот для мониторинга теплового комфорта для нескольких человек

На основе анализа машинного обучения с поддержкой векторных машин (Используя классификатор SVM для крупномасштабных данных, было доказано, что возраст и температура наружного воздуха оказывают важное влияние на модель прогнозирования теплового комфорта 25. Модели машинного обучения предназначены для эффективного прогнозирования индивидуального теплового комфорта, но данные обычно недостаточно

Модели персонального теплового комфорта с носимыми датчиками

Резюме. Модель персонального комфортаl — это подход к моделированию теплового комфорта при проектировании и контроле тепловой среды, который прогнозирует реакцию теплового комфорта отдельного человека, а не среднюю реакцию большой популяции. Мы разработали персональные модели теплового комфорта с использованием портативных лабораторных устройств во время повседневной деятельности.

Разработка модели на основе данных для прогнозирования тепловых ощущений

Прогнозирование тепловых ощущений жителей здания — сложная задача, но полезная для кондиционирования воздуха в помещении. В этом исследовании модель прогнозирования температурных ощущений, основанная на данных, была разработана с использованием трех баз данных температурного комфорта с контролируемым качеством. Различные алгоритмы машинного обучения сравнивались с точки зрения точности и рациональности прогнозирования. Модель была улучшена

допрогнозирование теплового комфорта пассажиров транспортного средства

В нашей предыдущей публикации наша работа подтвердила моделирование CFD (вычислительной гидродинамики) высокого разрешения с климатическими измерениями в аэродинамической трубе и в сочетании с алгоритмами машинного обучения (ML) для оценки теплового комфорта. комфорт пассажиров автомобиля при любом сочетании свойств остекления, для любой оконной поверхности и условий окружающей среды. и настройки HVAC.

Алгоритмы машинного обучения, применяемые для прогнозирования.

В последнее время акцент сместился на модели личного комфорта, которые прогнозируют реакцию человека на тепловой комфорт. Реакция жителей на тепловой комфорт в настоящее время собирается посредством опроса. В этом исследовании изучалось, можно ли с помощью алгоритмов машинного обучения предсказать тепловой комфорт людей в диапазоне

PDF Применение машинного обучения для обеспечения теплового комфорта

DOI: 10.1016/j.enbuild.2021.111771 Идентификатор корпуса: 245155365; Применение машинного обучения в исследованиях теплового комфорта: обзор методов, производительности и проблем -article{QavidelFard2021ApplicationOM, title={Применение машинного обучения в исследованиях теплового комфорта: обзор методов, производительности и проблем}, Автор = {Захра Кавидель Фард и Захра Садат Зомородян и Сепиде Садат

Модели личного теплового комфорта: подход глубокого обучения

Модели личного комфорта; Машинное обучение; тепловой комфорт; взрослые люди; Здоровье; Личный комфорт; Благодарности. Авторы благодарят участников, принявших участие в исследовании. Исследование финансировалось Австралийским исследовательским советом (номер проекта Discovery ARC DP180102019).

Многозадачное обучение для одновременного прогнозированияe Thermal Thermal

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

Обнаружение и прогнозирование индивидуального теплового комфорта

Это исследование направлено на определение индивидуальных требований к тепловому комфорту с использованием инфракрасных изображений. Основная цель — проверить возможность использования инфракрасных изображений для прогнозирования параметров теплового комфорта и предложить соответствующие модели прогнозирования для двух различных режимов классификации, определенных в этом исследовании.

В основе лежит адаптивная модель теплового комфорта. по полевым исследованиямв пяти

Тепловый комфорт определяется двумя личными параметрами CLO и MET, как описано выше, и четырьмя параметрами климата в помещении: температурой воздуха (T air), относительной влажностью (RH), температурой земного шара (T g ) и скорость воздуха (Va). На рисунке 9 показан разброс четырех параметров климата в помещении, измеренных в ходе исследований RNRH.

Полная статья: Цифровой двойник системы HVAC (HVACDT) для

Модель цифрового двойника проверяется с помощью машинного обучения путем сравнения результатов энергопотребления и теплового комфорта с фактическими данными. Результаты модели Simulink затем передаются в алгоритм оптимизации для определения наилучшей стратегии снижения энергопотребления при сохранении теплового комфорта пассажиров.

Подход глубокого обучения на основе Интернета вещей для анализа температура в помещении

В Таблице 2 приведено сравнение приведенных выше исследований по многим критериям: состоянию людей (бодрствуют или спят), алгоритму и параметрам, используемым для изучения теплового комфорта в помещении, а также точности прогнозирования работы на их основе алгоритма машинного обучения для прогнозирования теплового комфорта. комфорт и численность населения на основе каждого исследования. Мы отмечаем

прогнозирование теплового комфорта в салоне автомобиля на основе данных

Warey et al. 20 построили точную модель для прогнозирования теплового комфорта салона автомобиля с использованием алгоритмов машинного обучения (ML) и результатов моделирования CFD высокого разрешения. Вышеупомянутые модели

Инструмент виртуальной реальности на основе BIM и IoT для оценки температурного режима в реальном времени

Оценка температурного комфорта в помещении. Тепловой комфорт можно определить как «состояние души».«Статус, выражающий удовлетворенность тепловой средой и оцениваемый посредством субъективной оценки» 5. Существует три типа факторов, которые влияют на тепловой комфорт в зданиях: измеримые факторы окружающей среды, личные и психологические факторы 16.

Проблема использования нескольких моделей для прогнозирования теплового комфорта