特許

J-GLOBAL ID：200903097674911938

快適性指標PMV学習装置

発明者： 米 沢 憲 造 ,  山 田 富美夫 ,  菅 原 進 ,  西 村 信 孝
出願人/特許権者： 株式会社東芝
代理人 (1件)： 佐藤 一雄 (外3名)
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平8-256273
公開番号（公開出願番号）：特開平10-141736
出願日： 1996年09月27日
公開日（公表日）： 1998年05月29日
要約：

【要約】【課題】 居住者の快適性を保持して、かつ省エネを実現する空調制御で、最適な室温設定値を演算するために必要となる快適性指標を、PMVを基準として居住者の申告を基に修正するためにニューラルネットワークで学習する装置において、教師信号の数と学習回数を大幅に減らし、かつ精度を向上させる方式を実現すること。また、同様の空調制御で、ニューラルネットワークの代わりに重回帰分析を用いても、精度良く快適性指標を学習予測できる方式を実現すること。【解決手段】 PMV値に影響を与える着衣量と活動量とが予め決まっている空調プロセスで、空調制御に用いる快適性指標PMVをニューラルネットワークで学習させる装置において、ニューラルネットワークへの入力としてPMV値に影響を与える変数の空気温度、平均輻射温度、相対湿度およびこれら3変数中の2つ同士の掛け算の合計6個の変数とする快適性指標PMV学習装置。

請求項（抜粋）：

PMV値に影響を与える着衣量と活動量が予め決まっている空調プロセスで、空調制御に用いる快適性指標PMVをニューラルネットワークで学習させる快適性指標PMV学習装置において、ニューラルネットワークへの入力として、PMV値に影響を与える変数の空気温度、平均輻射温度、相対湿度およびこれら3変数中の2つ同士の掛け算の合計6個の変数とすることを特徴とする、快適性指標PMV学習装置。