Программное обеспечение для точных данных для моделей теплового комфорта

Результаты показали, что средняя точность предложенной модели PCS составила 0,73, тогда как точность традиционной модели теплового комфорта составила 0,51. Чжан и др. представили линейную и нелинейную модели расчета теплового комфорта умного здания. В этом контексте к использованию были номинированы несколько функций, в том числе температура, влажность

Здание | Бесплатный полный текст | Инновационный подход к моделированию

Инновационный подход к прогнозированию на основе данных для оценки теплового комфорта используется со следующими целями: (i) исследование нового метода прогнозирования фактических показателей теплового комфорта с использованием подходов ML; (ii) оценить точность моделей и подтвердить результаты; (iii) сравнить результаты различных методов прогнозирования; (iv

Изучите одинМодель адаптивного теплового комфорта с K-ближайшим

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

Анализ моделей теплового комфорта: какая из них подходит

прогнозируемое среднее голосование (PMV) имеет расхождения, связанные с тепловой реальностью окружающей среды; следовательно, адаптивные модели служат для улучшения этой оценки. В этом контексте данное исследование было направлено на проверку эффективности PMV и адаптивных моделей в различных условиях в Бразилии посредством дисперсионного анализа и дальнейшей классификации людей на группы в соответствии с их моделями личного благополучия на основе 6-месячного эксперимента. /h3>

Ваши агрегированные результаты могут быть использованыпредсказать тепловые предпочтения большой группы людей, живущих в одной и той же среде. 5 С момента своего создания модели личного комфорта расширились и стали использовать данные, собранные с помощью различных датчиков, в том числе носимых датчиков и устройств, 10 , 11 систем управления зданием, 12 , 13

сигнализации. носимая сенсорная система для индивидуализации

Критерии концепции индивидуальных или персональных моделей прогнозирования, определенные в нашем предыдущем обзоре, включали: 1) индивидуальный процесс моделирования теплового комфорта, основанный на исторических данных для целевого субъекта, а не большой Объем сбора данных, необходимый для аналогичных систем; и 2) Персонализация посредством параметризации модели.

Точность прогнозирования теплового комфорта с помощью машинного обучения.

Модель теплового комфорта составила более 90.% для четырех городов Бразилии 6 . Прогнозное моделирование. Персональный тепловой комфорт стал актуальной темой в повышении комфорта человека в помещениях. Тепловой комфорт тесно связан с проектированием и функционированием строительных систем, особенно в устойчивых и «умных» зданиях 7. Тепловое

Здание | Бесплатный полный текст | Люди как сенсоры зданий

Слева: сравнение прогнозируемого микропоказателя F1 между сгруппированными и индивидуальными моделями комфорта с использованием данных из различных наборов функций. Набор функций, который исключал данные датчиков окружающей среды для тепловой модели, получил наивысший балл F1, в то время как минимальные различия в баллах F1 были обнаружены между наборами функций визуальной и акустической модели.

Инструмент для прогнозирование теплового комфорта (журнальная статья) | OSTI.GOV

Цели ASHRAE включали dт.е. определение того, какие модели интегрировать, и обеспечение удобного пользовательского интерфейса, сравнительный анализ моделей и информация, доступная профессионалу, который не обязательно участвует в исследованиях теплового комфорта на месте, для успешного применения моделей. Инструмент прогнозирования теплового комфорта, полученный на основе

(PDF) Влияние моделей теплового комфорта на

область комфорта – это область вокруг нейтральности/линии комфорта и представляет верхнюю и нижнюю комфортную температуру. Предел приемлемости 90 % и 80 % — это комфортный диапазон с идеальными термическими условиями.

Подход, основанный на данных, к разработке модели прогнозирования для использования на открытом воздухе

Lai et al. 12 отслеживали температуру кожи, погодные условия на открытом воздухе и тепловые ощущения. Авторы предложили модель линейной регрессии на основе собранных данных.десять данных для прогнозирования теплового комфорта. Модель линейной регрессии имела R 2 до 0,9376; Однако при применении к данным из другой страны R 2 снизился до 0,766.

Оценка зрительных стимулов на личный тепловой комфорт

Модели личного температурного комфорта учитывают личный обратная связь с пользователем как цель. Растущая разработкаРазработка интегрированных «умных» устройств в рамках концепции Интернета вещей и данных

Количественное исследование отбора частей тела для данных

С точностью отражает только предсказательную силу. Не принимая во внимание дисбаланс тепловых предпочтений, Liu et al. предложил использовать Каппа Коэна и AUC для оценки моделей теплового комфорта. Они измерили температуру кожи запястья и лодыжки, частоту сердечных сокращений, ускорение запястья и температуру воздуха вокруг верхней и нижней лодыжек.d Нижнее белье

Многозадачное обучение одновременному прогнозированию температуры

Тепловой комфорт в помещении оказывает огромное влияние на здоровье и работоспособность находящихся в помещении людей. 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, которые используют самые современные алгоритмы машинного обучения (ML). Тем не менее,

Нечеткая модель с двумя представлениями материалов на основе принятия решений - MDPI

Модель персонального теплового комфорта используется для проектирования и управления тепловой средой. контролировать и прогнозировать реакцию людей на тепловой комфорт и не отражать среднюю реакцию населения. Предыдущие модели индивидуального теплового комфорта были ориентированы в основном на один коврик.эральная среда. Однако на практике каналы индивидуального теплового комфорта были разными. Поэтому

разработка модели личного комфорта и ее использование в

заключении. Ожидается, что модели индивидуального комфорта и температурный климат-контроль в помещении станут основными тенденциями в области искусственной среды в будущем. В этом исследовании изучалась модель прогнозирования тепловых ощущений, основанная на ИК-датчике для измерения температуры кожи и всего процесса управления кондиционером посредством

анализа эволюции и производительности адаптивных термометров

В процессе отбора мы провели поиск в двух базах данных A&I (рефератной и индексной), Web of Science и Scopus, поскольку они охватывают большинство публикаций в научных областях 13. Поиск осуществлялся по названию, ключевым словам и аннотации с использованием терминов «а».адаптивный». И «тепловой комфорт» И «модель» И НЕ «городской» И НЕ «улица» И НЕ «материал» И НЕ «сон» для улучшения инфракрасной термографии для оценки теплового комфорта

Результаты показали, что модели использование данных о температуре окружающей среды имело более высокую точность (приблизительно 81 %) при прогнозировании теплового комфорта по сравнению с использованием измерений датчиком на запястье (приблизительно 76 %) или количественной оценке температуры лица с помощью IRT (приблизительно 0,75 %).

Прикладные науки | Бесплатный полный текст | Недавний обзор – MDPI

Тепловой комфорт в помещении считается важным фактором благополучия и производительности жильцов. Чтобы практически создать приятную среду, необходимо применять сочетание моделей, систем и процедур. В этом систематическом обзоре собраны полные текущие исследования по тепловой связи.продолжать предлагать стратегии управления, извлеченные из научной базы данных, для

измерения теплового потока для индивидуальной термообработки на основе машинного обучения.

В последние годы физиологические характеристики Больше внимания уделяется разработке моделей индивидуального теплового комфорта для улучшенной и точной адаптивной работы систем отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха с участием человека (HITL). Поиск эффективных физиологических сенсорных систем для повышения гибкости ориентированного на человека и распределенного управления с использованием

эффективности алгоритмов машинного обучения для индивидуального

индивидуального прогнозирования теплового комфорта. модели, которые на основе параметров мониторинга в реальном времени могут повысить эффективность персональных систем кондиционирования воздуха. Однако существует противоречие между точностьюЭто и стоимость/простота использования. Сбор входных данных для индивидуальных моделей прогнозирования теплового комфорта. В предыдущих исследованиях эффективность этих

переменных, влияющих на тепловой комфорт и его измерение

Тепловой комфорт может влиять на общее поведение пассажиров и не только, также влияет на людей. Поскольку в настоящее время они выполняют 90% своей ежедневной работы в помещении, необходимо повысить точность оценки теплового комфорта, и правильный выбор переменных может сделать это возможным. Однако ни один отчет не объединяет все переменные, которые могут повлиять на оценку теплового комфорта, тем самым связывая их.

Оценка тепловых характеристик смешанной вентиляции и

Модели PMV и адаптивного комфорта использовались для определения теплового комфорта жильцов здания смешанного типа. В МЕКРежим кондиционирования воздуха Hanic, тепловой комфорт в помещении может быть удовлетворен при всех почасовых падениях PMV в диапазоне -1, 1, а все данные PPD находились в пределах 27%, что соответствует национальному кодексу Китая (GB 50736-2012). .

Оценка визуальных стимулов на личный тепловой комфорт

Модели личного температурного комфорта учитывают личные отзывы пользователей в качестве целевого значения. Возрастающее развитие интегрированных «умных» устройств, следующих концепции Интернета вещей и алгоритмов обработки данных, основанных на методах машинного обучения, позволяют разрабатывать перспективные структуры для достижения наилучшего теплового комфорта в помещении, отвечающего реальным потребностям самых близких к пользователю пользователей. .

Беспроводной портативный датчик теплового комфорта с поддержкой искусственного интеллекта

С трехточечным измерением температуры наш оптимальныйМодель прогнозирования теплового комфорта имеет точность 93,9% по сравнению с традиционным одноточечным измерением температуры с помощью коммерческого датчика температуры с точностью 87% (Чаудхури и др., 2018a). Благодаря

Динамическим критериям комфорта возможно определение температуры носимым датчиком в режиме реального времени. Возможное решение для

Вентилятора 14 использовало три критерия комфорта. (CC) для достижения этой интерпретации теплового комфорта в своей модели PMV, чтобы отразить: (1) Тело находится в тепловом равновесии с окружающей средой, (2) Средняя температура кожи (t s k) находится в узком диапазоне, (3) потеря тепла за счет испарения с потом (E s w) находится в узком диапазоне.