En personlig metod för att förutsäga värmekomfort föreslås för användning i kombination med smarta kontroller för byggnadsautomation. Occupant termisk komfort mäts traditionellt och förutspås av Predikted Mean Voice (PMV) metrisk, som är baserad på omfattande fältförsök som kopplar rapporterade komfortnivåer med de olika faktorerna. PMV är dock ett statistiskt mått som gäller för stora populationer, och den faktiska värmekomforten kan skilja sig avsevärt från det förutsagda värdet för små grupper av människor. Dessutom kan det vara svårt att använda för en realtidsregulator på grund av det antal sensoravläsningar som behövs. I detta dokument föreslår vi Robust Locally Weighted Regression with Adaptive Bandwidth (LRAB), en kärnbaserad metod, för att lära sig individuell boende värmekomfort baserad på historiska rapporter. Med hjälp av allmänt tillgängliga dataset visar vi att denna teknik är betydligt mer exakt när det gäller att förutsäga individuell komfort än PMV och andra kärnmetoder. Därför är en lovande teknik som ska användas som indata till adpativa HVAC-kontrollsystem.
Studien som presenteras i REF utvecklade en värmekomfortmodell med en kärnbaserad metod som användes för att lära sig boendes värmekomfortprofil.
Personalized Thermal Comfort Forecasting for Smart Buildings via Locally Weighted Regression with Adaptive Bandwidth
{'venue': 'SMARTGREENS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}