机译:通过用户反馈物联网和机器学习进行个人热舒适性评估和优化的集成方法:一个案例研究
indoor thermal comfort wearable nearable IoT machine learning parametric models;
机译:个人热舒适感觉评估的机器学习方法:实验运动下的实验和虚拟情景
机译:机器学习算法应用于使用皮肤温度和乘员的加热行为对个人总热舒适性的预测
机译:个人舒适度模型:通过乘员的加热和冷却行为以及机器学习预测个人的热偏好
机译:个人评估工具:用于提供环境反馈的共享打印机用户的系统学习社区
机译:在模型预测控制中使用乘员反馈,以实现室内热舒适性和能源优化。
机译:使用机器学习方法评估真实和虚拟环境中对个人热舒适感的视觉刺激
机译:通过用户反馈,物联网和机器学习的个人热舒适评估和优化的集成方法:案例研究†