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J-GLOBAL ID：202202272328534976   整理番号：22A1084292

熱感覚予測に対する適応および熱収支モデルの組合せ:理論とデータ駆動適応熱平衡モデルに向けた新しいアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Combining adaptive and heat balance models for thermal sensation prediction: A new approach towards a theory and data-driven adaptive thermal heat balance model

著者 (1件)： Schweiker Marcel (Healthy Living Spaces lab, Institute for Occupational, Social, and Environmental Medicine, Medical Faculty, RWTH Aachen University, Aachen, Germany)
資料名： Indoor Air  (Indoor Air)
巻： 32  号： 3  ページ： e13018  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1095A  ISSN： 0905-6947  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： デンマーク (DNK)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 適応熱収支(ATHB)フレームワークは,3つの適応原理,すなわち,生理学的,行動的,および心理的適応を,既存の熱収支モデル内で個々に説明する方法を導入した。本研究では,ATHB_PMVの新しい定式化に向けた理論駆動経験的決定と共に,より詳細な理論的枠組みを示した。経験的開発は,訓練,検証および試験フェーズを含む機械学習アプローチから知られている厳密統計プロセスに従い,ASHRAEグローバル熱コンフォートデータベースの部分集合(N=57084記録)の使用をした。結果は,広範囲の屋外気候,建築タイプ,および建築物の冷房戦略の間の予測性能の増加を示した。さらに,個人の知見は,心理的適応が自然換気された建物で最も高いという共通の考えを質問する。フレームワークは,熱予測モデルへの個人特性と同様に,様々なコンテキスト関連変数を含むための更なる機会を提供し,一方,数学的方程式を限定し,熱知覚に及ぼす影響の理解に関連する更なる進歩を可能にした。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 確率過程 ,  快適性 ,  自然換気 ,  冷房 ,  気候 ,  *適応 ,  *熱収支 ,  個人 ,  建築物 ,  生理学 ,  定式化 ,  機械学習 ,  予測モデル
準シソーラス用語： ASHRAE ,  *データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 適応快適性 ,  生理学的適応 ,  居住者行動 ,  心理的適応 ,  熱収支モデル ,  熱知覚

分類 (1件)： 空気調和一般  (PC01000C)

タイトルに関連する用語 (9件)： 感覚 ,  予測 ,  適応 ,  熱収支 ,  モデル ,  組合せ ,  理論 ,  データ駆動 ,  平衡モデル