文献

J-GLOBAL ID：201902250421710762   整理番号：19A1780841

機械学習アプローチによる建築環境における高齢者の熱感覚の予測:モデリング,解釈,応用【JST・京大機械翻訳】

Predicting older people’s thermal sensation in building environment through a machine learning approach: Modelling, interpretation, and application

著者 (9件)： Wang Zi (School of Mechanical and Energy Engineering, Tongji University, Shanghai, 201804, China) ,  Wang Zi (Center for the Built Environment, University of California, Berkeley, CA94720, USA) ,  Yu Hang (School of Mechanical and Energy Engineering, Tongji University, Shanghai, 201804, China) ,  Yu Hang (Key Laboratory of Ecology and Energy Saving Study of Dense Habitat (Tongji University), Ministry of Education, Shanghai, 201804, China) ,  Luo Maohui (School of Mechanical and Energy Engineering, Tongji University, Shanghai, 201804, China) ,  Luo Maohui (Center for the Built Environment, University of California, Berkeley, CA94720, USA) ,  Wang Zhe (Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, CA94720, USA) ,  Zhang Hui (Center for the Built Environment, University of California, Berkeley, CA94720, USA) ,  Jiao Yu (School of Mechanical and Energy Engineering, Tongji University, Shanghai, 201804, China)
資料名： Building and Environment  (Building and Environment)
巻： 161  ページ： Null  発行年： 2019年 
JST資料番号： C0858A  ISSN： 0360-1323  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 環境および生理学的因子が高齢者の熱的知覚にどのように影響するかに関する知識は不十分である。本論文では,高齢者の熱感覚を予測するために,ランダムフォレストのアルゴリズムを用いて,2つのデータ駆動モデル(フィールド研究モデルと研究室研究モデル)を提示した。これらの2つのモデルは,野外研究データセットと実験室研究データセットから別々に開発された。環境パラメータ,被験者の人口統計学的情報,健康状態,順応度,生活習慣,および熱知覚のような多次元因子を含む19の老人ホームに住む1040人の高齢者(70+歳)から現場研究データセットを収集した。実験室研究データセットを研究室研究から収集し,5つの熱環境(21/23/26/29/32°C)下で,18人の高齢被験者(65+年)の8つの局所皮膚温度と熱知覚の投票を含んだ。特徴選択の手順の後に,入力として4つの環境変数(空気温度,速度,CO2濃度,照度)プラス2人の人間関連変数(健康状態と介護家庭の生活時間)を用いて現場研究モデルを開発した。それは56.6%の全体的精度を生み出し,PMVモデルのそれより24.9%高かった。実験室研究モデルは,頭部,下肢,上肢,胸部および背部温度を含む5つの局所皮膚温度に関して構築され,それはUC Berkeley熱感覚モデルの精度よりも76.7%,30.1%高い全体精度を示した。次に,これらの入力が部分依存性解析を適用することによって熱的感覚を区別する方法を解釈した。最後に,上記のモデルの2つの応用を提案し,高齢者の季節的に中立な屋内温度帯を提示した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 老人ホーム ,  *予測 ,  *老人 ,  介護 ,  アルゴリズム ,  気温 ,  生活習慣 ,  順応 ,  照度 ,  *モデリング ,  高次元 ,  *機械学習 ,  皮膚温
準シソーラス用語： 健康状態 ,  被験者 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 熱的快適性 ,  機械学習 ,  ランダムフォレスト ,  皮膚温 ,  高齢者 ,  建築環境

分類 (1件)： 建築環境一般  (RB02010T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 機械学習 ,  建築環境 ,  感覚 ,  予測 ,  モデリング ,  応用