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【24h】

ニューラルネットによる適応を考慮した温冷感予測(その1)入力変数と換気条件の違いが温冷感予測精度に与える影響

机译:考虑通过神经网络(第1部分)对输入变量和通风条件对温度敏感预测精度的影响的热冷却预测

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摘要

正確な温冷感予測は、人間にとって快適かつ省エネな空間を作るために必要である。従来の温冷感予測には、PMVなどの生理・物理学的モデルが使われてきた。しかし、温冷感には気候などの影響を受ける適応現象が知られており、特に自然換気状態の室内において顕著な現象である 1)。適応現象は、生理・行動・心理的要因の絡む複雑な現象であり、古典的な温冷感予測モデルで考慮することは難しい。
机译:准确的热敏预测是人类舒适且节能的天空有必要制作时间。传统的热敏预测是PMV已经使用了鼠组织和物理模型。然而,已知冷却受气候等影响。特别地,在自然通气状态1的通风房中具有显着现象。合适的响应是涉及生理,行为和心理因素的复杂现象。难以考虑经典热敏预测模型。

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