基于生理参数和冬季热历史的分类树模型的个体热舒适预测

摘要

基于生理参数的个人热舒适模型可以提高个人热舒适控制系统的效率。然而,在这些模型中,热历史的影响还没有被完全解决。在本研究中,32名受试者在冬季进行了气候室实验,他们有不同的室内和室外热历史。研究了两种热条件:温度下降(24-16℃)和严寒(12℃)条件。提出了利用历史气温量化热历史的简化方法,并利用物理或生理参数预测热舒适和热需求。结果表明,在本研究的寒冷环境中,使用PMV指数进行个体热感觉预测的准确性较低,仅为30%左右。基于生理反应的敏感性和可靠性,五个局部皮肤温度(手、小腿、头部、手臂和大腿)和心率是个体热舒适模型的最佳输入参数。以建议的历史气温作为额外输入,使用分类树模型C5.0进行热舒适预测的一般精度提高了15.5%,热需求预测的一般精度提高了29.8%。因此,在预测冬季热需求时,应考虑热历史因素。

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缩写

英国石油公司max。

最大血压,即收缩压(mmHg)

英国石油公司最小值

最低血压,即舒张压(mmHg)

d

影响的大小

人力资源:

心率(bpm)

HSCW:

夏热冬冷

cl

服装绝缘(clo)

P

显著水平

r年代

斯皮尔曼秩的系数

R2

决定系数

类风湿性关节炎:

相对精度

RH:

相对湿度(%)

设置:

标准有效温度(℃)

T一个

空气温度(°C)

TH

历史气温(°C)

T手臂

手臂局部皮肤温度(°C)

T小腿

小腿局部皮肤温度(°C)

T胸部

胸部局部皮肤温度(°C)

T

手部局部皮肤温度(°C)

T

头部局部皮肤温度(°C)

T大腿

大腿局部皮肤温度(°C)

交流:

空调

LST:

局部皮肤温度

公司:

自然通风

结构:

预测意味着投票

TC:

人的热舒适

道明:

热的需求

冠捷科技:

热快乐投票

TSV:

热感觉投票

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确认

本研究由国家重点研发计划项目(No. 2019YFE0100300-05)、中央高校基本科研业务费专项资金(No. 2020CDCGJ027)、111计划项目(No. 2020yfe0100300 -05)资助。B13041)和芬兰科学院(第329306号)。作者感谢中国国家留学基金委(No. 201806050244)对我赴芬兰阿尔托大学访问研究的资助。

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刘红梅,李博。et al。基于生理参数和冬季热历史的分类树模型的个体热舒适预测。构建。同时。14,1651 - 1665(2021)。https://doi.org/10.1007/s12273-020-0750-y

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关键字

  • 人的热舒适
  • 冷适应
  • 热的感觉
  • 皮肤温度
  • 心率