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J-GLOBAL ID：201702216776448033   整理番号：17A0242816

パーソナル熱的快適性を推定するためのIoTシステム【Powered by NICT】

An IoT system to estimate personal thermal comfort

著者 (2件)： Laftchiev Emil (Mitsubishi Electric Research Labs, Cambridge, MA USA) ,  Nikovski Daniel (Mitsubishi Electric Research Labs, Cambridge, MA USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： WF-IoT  ページ： 672-677  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 事務所建築の熱的快適性は,従業員の生産性を最大化するために使用できる重要な変数として出現している。本論文では,熱的快適性の個別モデルを生成するもの(IoT)ベースシステムの新しいインターネットを提案した。このモデルを作るために,提案システムでは,センサとユーザ入力のIoTネットワークを介して遠隔測定を収集した。データを用いて,ユーザのための個別温度快適性モデルを較正し,連続的更新する機械学習アルゴリズムに入力される。モデルの独自性を容易にするために,システムは,Microsoftバンド,生体計測読取りとユーザフィードバックのような,個人測定を組み合わせた温度,湿度,および空気速度などの環境測定。本研究では,広範な分類と回帰アルゴリズムを評価した。著者らの実験結果は,P.O.によって開発された工業標準法を比較して,IoTベースシステムを用いた熱予測の平均二乗誤差を約50%近く改善することを示した。Fanger。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 湿度 ,  センサ ,  学習アルゴリズム ,  事務所建築 ,  ネットワーク ,  生体計測 ,  アルゴリズム ,  遠隔測定 ,  インターネット ,  *快適性 ,  *熱的快適性
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  環境測定 ,  ユーザフィードバック ,  従業員 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 建築環境一般  (RB02010T) ,  人間機械系  (IB03000G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 熱的快適性 ,  推定 ,  IoT