Syftet med en personlig uppvärmningssystem är att ge en önskvärd mikroklimat för varje individ när uppvärmning behövs. I detta papper presenterar vi en metod baserad på maskininlärning algoritmer för generering av prediktiva modeller för användning i kontroll av personliga värmesystem. Data samlades in från två enskilda försökspersoner i ett experiment som bestod av 14 sessioner per försöksperson med varje session som varade 4 timmar. Ett dynamiskt återkommande icke-linjärt autoregressivt neuralt nätverk med exogena ingångar (NARX) användes för att utveckla modeller för förutsägelse av personliga värmeinställningar. Modellerna för försökspersonerna A och B testades med data som inte användes för att skapa det neurala nätverket (ouppenbarade data) för att utvärdera exaktheten i förutsägelsen. Utbildad NARX visade bra prestanda när den testades med osedda data, utan tecken på översittande. För modell A var det optimala nätverket med 12 dolda neuroner med rot genomsnittligt kvadratfel lika med 0,043 och Pearson korrelationskoefficient lika med 0,994. Det bästa resultatet för modell B erhölls med ett neuralt nätverk med 16 dolda neuroner med rotmedel kvadratfel lika med 0,049 och Pearson korrelationskoefficient lika med 0,966. Förutom neurala nätverksmodeller testades flera andra maskininlärningsalgoritmer. Dessutom testades modellerna on-line och resultaten visade att testpersonerna var nöjda med de värmeinställningar som automatiskt kontrollerades med hjälp av modellerna. Tester med automatisk kontroll visade att båda försökspersonerna kände sig bekväma under hela testet och försökspersonerna uttryckte sin tillfredsställelse med den automatiska kontrollen.
Studien som presenteras i REF antog ett autoregressivt neuralt nätverk för att etablera termisk komfort modeller för att styra värmeinställningar.
Neural network based predictive control of personalized heating systems
{'venue': None, 'journal': 'Energy and Buildings', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}