Ineffektiva kontrollstrategier för värme- och kylsystem har gett upphov till en stor mängd energislöseri och till utbredda klagomål om den termiska miljön i byggnader. I detta dokument föreslås en intelligent kontrollmetod baserad på klassificering av stödvektormaskin (SVM). Hudtemperaturer är de enda ingångarna till modellen och har visat attraktiv förutsägelse kraft i att känna igen steady state termiska krav. Data samlades in från två studier för att överväga potentiell användning för antingen enskilda personer eller en grupp av boende. Med hjälp av en enda hudtemperatur korrekt förutsäger 80% av termiska krav. Genom att använda kombinerade hudtemperaturer från olika kroppssegment kan modellen förbättras till över 90 % noggrannhet. Resultaten visar att tre hudplatser innehöll tillräckligt med information för klassificering och mer skulle orsaka dimensionalitetens förbannelse. Modeller med olika hudtemperaturer jämfördes. Optimala parametrar för varje modell tillhandahölls med hjälp av nätsökteknik. Med tanke på överbestämmande möjlighet och fall utan inlärningsprocesser, SVM klassificerare med en linjär kärna är att föredra framför Gaussian kärna en.
Dai REF kombinerade maskininlärning med hudtemperatur, och en intelligent kontrollmetod baserad på SVM föreslogs.
Machine learning approaches to predict thermal demands using skin temperatures: Steady-state conditions
{'venue': None, 'journal': 'Building and Environment', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}