Удобная модель машины с тепловым комфортом

Модели теплового комфорта и их разработки: обзор

Исследования теплового комфорта сна все еще находятся на ранних стадиях, поэтому существует лишь несколько моделей теплового комфорта сна, и только В этом документе определены пять моделей с информацией о тепловом комфорте сна. Существующие модели улучшены по сравнению с традиционной моделью PMV или двухузловой моделью для адаптации к среде сна.

Модель теплового комфорта для зданий HVAC с машинами

The В первой статье предлагается новая структура моделирования, основанная на десятилетиях исследований теплового комфорта и машинного обучения. В документе представлен тщательный обзор существующей литературы по моделям личного комфорта, методам интеграции Интернета вещей и машинного обучения, а также архитектуре систем управления микроклиматом в помещениях.

Индивидуальный тепловой комфорт moделле использует цифровых двойников

Цели и новизна. В этой статье описывается основа для извлечения информации о пространственной близости из модели BIM и объединение этой структуры с пространственно-временными динамическими данными из полевого исследования субъективного теплового комфорта для создания среды моделирования цифрового двойника.

Оптимизация управления наружной системой отопления, вентиляции и кондиционирования с помощью кибербезопасности

Тепловый комфорт — это ощущение теплового стресса, вызванное, прежде всего, усилиями человека по терморегуляции поддерживать относительно постоянную температуру тела. Моделирование теплового комфорта обычно можно разделить на три типа: модели теплового баланса, адаптивные модели и модели, управляемые данными.

Моделирование индивидуального теплового комфорта на основе машинного обучения

Это будет несколько оптимизированных личных удобствБыли предложены модели, основанные на алгоритмах машинного обучения, способные предсказывать тепловые предпочтения людей. Характеристики разработанных моделей сравниваются с использованием двух разных подходов: мультиклассификации и бинарной классификации критериев теплового комфорта.

Строительство | Бесплатный полный текст | Человек как сенсор для зданий

Оценка и оптимизация комфорта человека в застроенной среде является сложной задачей из-за множества физиологических, психологических и экологических переменных, которые влияют на предпочтения жильцов в отношении комфорта. Человеческое восприятие может быть полезным в обнаружении этих различных явлений и интерпретации их последствий. Задача состоит в том, чтобы собрать различные в пространстве и времени субъективные отзывы в модель теплового комфорта. Сейчас существует множество моделейтеплового комфорта с использованием регрессионного анализа. Было проведено множество сравнений методов машинного обучения для поиска моделей прогнозирования теплового комфорта. Одним из методов машинного обучения является Наивный Байес. Также было проведено сравнение наивных байесовских методов с другими методами.

Всестороннее исследование теплового комфорта в IoT.

Они изучили местную архитектуру на Кипре и смоделировали два типа. естественный поток воздуха и пять различных стратегий естественной вентиляции летом. Используя модель адаптивного теплового комфорта, они пришли к выводу, что лучшим решением в этом контексте является перекрестная вентиляция в ночное время, дающая даже лучшие результаты, чем вентиляция в течение всего дня.

Модели индивидуального теплового комфорта на основе физиологических данных

Чтобы уменьшить потребность в обратной связи с пассажирами, персональный комфортРазработаны модели местоположения, целью которых является прогнозирование тепловой реакции на основе информации, полученной от пассажира и его окружающей среды. Эти модели комфорта используют инструменты машинного обучения и, как доказано, обеспечивают адекватную оценку реакции личного комфорта.

Атмосфера | Бесплатный полный текст | Обзор удобных для пользователя моделей

В последние десятилетия были разработаны различные микромасштабные модели для сравнения альтернативных концепций проектирования. Целью данного исследования является предоставление обзора современных удобных для пользователя моделей микроклимата. В результате подавляющее большинство выявленных моделей было исключено из рассмотрения, поскольку модели не были микромасштабными, не имели пользовательского интерфейса или были недоступны. В целом

Разработка индивидуальной системы мониторинга комфорта в режиме реального времени

Индивидуальная модель комфорта — это новый подход кПовышение комфорта пассажиров при контролируемом состоянии микросреды. Недавно разработанные персонализированные модели теплового комфорта, основанные на модели PMV, используют алгоритмы машинного обучения путем измерения связанных переменных с помощью носимых датчиков и беспроводных технологий.

Разработка персональных моделей теплового комфорта для управления

Водители не ответили на опросы о температурном комфорте, поэтому температурный комфорт определялся по их действиям. Мы понимаем, что это ограничение. Основной принцип, который мы принимаем, — рассматривать действия пользователя как моменты, в которых тепловой комфорт не достигается, 10-я Виндзорская конференция 2018 г. — Переосмысление комфорта — Материалы 443

Человек как датчик для строительства – Интенсивный Продольное направление

Качество климата в помещении, модели теплового комфорта, личностьмодель адаптированного комфорта, машинное обучение, экологическая мгновенная оценка, ориентированность на жителей, поведение жителей 1.

Умные города | Бесплатный полный текст | Тепловой комфорт и энергия

Разработка индивидуальной модели теплового комфорта с использованием данных носимых устройств (умный браслет) и машинного обучения: Адаптивный тепловой комфорт с методом отслеживания: понять поведение пользователя, определить тепловой комфорт и определить, как потребление энергии будет особенно зависеть в сезонные периоды.

Подход, основанный на данных, для разработки модели прогнозирования на открытом воздухе

Для решения этих проблем в этом исследовании разрабатывается модель пользовательского прогнозирования. Удобная модель прогнозирования на основе данных, которая обеспечивает максимальную точность прогнозирования с помощью оптимизированного древовидного алгоритма машинного обучения. Построение прогнозной модели на основе данных для обеспечения теплового комфорта на открытом воздухе с использованием машины.Обучение состоит из трех этапов: (i) Настройка базы данных, (ii

climateBOX: недорогое устройство мониторинга с открытым исходным кодом

Для этого цель, это оценивает В статье описывается конструкция, калибровка и использование ClimateBOX, удобного и полностью документированного, недорогого устройства для мониторинга теплового комфорта. Мы разработали устройство с намерением объединить ценные идеи из предыдущих исследований с использованием структуры OSHW. и предложить представить простой дизайн, ориентированный только на параметры теплового комфорта.

Модели личного комфорта, основанные на 6-месячном эксперименте с использованием

Все основные стандарты теплового комфорта Есть Модели считаются агрегатными по своей природе.2, 3 Все распространенные агрегатные модели направлены на прогнозирование того, как «типичный» человек или группа людей будут использовать свою тепловую энергию.nic окружающей среды в зависимости от конкретных условий окружающей среды (например, относительной влажности, температуры воздуха в помещении t i) и личных (т. е.

Улучшение личного комфорта: подход машинного обучения с использованием

< Для этой цели также использовались алгоритмы глубокого обучения: Сому и др. 32 использовали модель CNN-LSTM для моделирования теплового комфорта и подчеркнули более высокую точность моделей, основанных на данных, с точки зрения оценки на основе PMV.Различные физиологические сигналы были коррелированы с состоянием комфорта субъекта 33.

Носимые сенсорные системы на основе сигналов тревоги для индивидуализации

Критерии, определенные в нашем предыдущем обзоре. Концепция индивидуального или личное прогнозное моделирование включало: 1) индивидуальный процесс моделирования теплового комфорта, основанный на исторических данных для целевого субъекта и не требующий сбора большого объема данных.требования, предъявляемые к аналогичным системам; и 2) Персонализация посредством параметризации модели.

Нечеткое управление общими функциями на основе решений, основанное на повторном заполнении.

Исследования моделей персонального теплового комфорта не учитывали влияние общих функций. в частности группы населения по комфорту. (3) Семантическая интерпретируемость моделей теплового комфорта. Выбор алгоритма является одним из основных факторов, влияющих на точность моделей теплового комфорта, основанных на машинном обучении 30. Согласно предыдущим исследованиям

Технологии интеллектуального мониторинга для индивидуального теплового комфорта: A

Последний подход основан на мониторинге на основе присутствия жильцов и возможных методах управления системами отопления и охлаждения. может улучшить общий тепловой комфорт жителей и повысить энергоэффективность этих систем (Na et al., 2019). Однако систематический обзор в настоящее время отсутствует.Найдены интеллектуальные технологии для личного тепла

Создание модели 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. Собранные периоды с 2003 по 2022 год были использованы для изучения прогрессивного развития модели теплового комфорта с использованием

Исследования адаптивной модели теплового комфорта с K-ближайшим

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

Управляемое данными моделирование теплового комфорта на основеи температура

Первый вклад заключается во внедрении различных алгоритмов машинного обучения, помимо обычных методов, таких как регрессии, включая k-ближайший сосед (KNN) 18, машину опорных векторов (SVM) 19 и случайный лес. (РФ) 20 для разработки моделей теплового комфорта в нескольких климатических зонах и сравнения с PMV для эффективности прогнозирования.

Технологии интеллектуального мониторинга индивидуального теплового комфорта: работа (Лю и др.) ., 2019) предложили четырнадцать моделей персонального теплового комфорта с использованием различных алгоритмов машинного обучения для прогнозирования тепловых предпочтений испытуемых. Основываясь на результатах предыдущих исследований, авторы решили учитывать температуру кожи запястья и лодыжки, частоту сердечных сокращений и акселерометрию запястья.

Используя алгоритмы машинного обученияпрогнозирование количества пассажиров

Модель теплового комфорта создается с использованием метода машинного обучения на основе больших данных для повышения точности прогнозирования по сравнению с традиционной моделью. Кроме того, для оценки производительности IACS разработана метамодель на основе искусственных нейронных сетей.

Многозадачное обучение для одновременного прогнозирования температуры

В помещении Тепловой комфорт имеет важное значение. огромное влияние на здоровье и работоспособность жителей. 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). Однако

Тепловой комфорт, модели и моделирование пассажира - Фраунгофера IBP

Доктор. Сумейский парк. Тепловой комфорт, модели и моделирование. Институт строительной физики Фраунгофера IBP. Фраунгоферштрассе 10. 83626 Долина. Телефон +49 8024 643-237. Отправьте электронное письмо.

Гибридная система активного обучения для личного тепла

Целью этого документа является предложить гибридную структуру активного обучения за плату за сбор пользовательских данных для разработка эффективных и надежных моделей личного комфорта для прогнозирования (1) предпочтений пользователей в отношении теплового комфорта и (2) предпочтений движения воздуха. Вклад этой работы указан следующим образом:

Модели индивидуального теплового комфорта, основанные на физиологических данных.

Самая популярная модель теплового комфорта, имеющая прогнозируемое среднее голосование (PMV). и адаптивная модель, как доказано, имеет низкую прогностическую силу (Хамфрис и Фергус Никол, 2002; Ким и др., 2018a).

Модель расширенного прогнозирования дляиндивидуальный тепловой комфорт

Liu et al. разработали индивидуальную модель для прогнозирования теплового комфорта путем сбора биосигналов, таких как температура кожи и частота сердечных сокращений. Средняя точность их модели составила 75% 10. Чхве и Йом предложили основанную на данных модель для прогнозирования теплового комфорта с локальным определением температуры кожи тела и частоты сердечных сокращений 11.

Модели и индикаторы для оценки тепловых ощущений при

h3 >

Оценка тепловых ощущений является первым шагом во многих исследованиях, посвященных тепловому комфорту и устанавливающих соответствующие критерии для внутренней и наружной среды. Исследование тепловых ощущений требует соответствующего моделирования организма человека с учетом факторов, влияющих на физиологические и психологические реакции, возникающие в разных условиях

Обзор факторов комфорта человека, измерений и

Факторы, влияющие на комфорт человека при выполнении задач HRC, были Темы, представленные в разделе 2, включают эргономические факторы, факторы, основанные на движении, антропоморфизм, и роботы -Социальные факторы. В разделе 3 обсуждались методы измерения человеческого комфорта, состоящие из субъективных и объективных подходов к измерению.