ニューラルネットによる二次的快適要因を考慮した温冷感予測

Nobuo Takahashi, Yusuke Arima, Yukihiro Hashimoto

研究成果: ジャーナルへの寄稿学術誌査読

抄録

We developed a model for predicting thermal sensation using a neural network (NN) considering secondary comfort factors. This study revealed the following three main points. 1. The prediction accuracy of the NN model is higher than that of the PMV, and the accuracy is also higher for naturally ventilated conditions. 2. Although ventilation condition improves the prediction accuracy, this effect disappears when considering outdoor and climatic factors. 3. While personal factors of age and gender and seasonal factors of date and season improve prediction accuracy, they have little power on prediction when considering climate and other factors.

寄稿の翻訳タイトルTHERMAL SENSATION PREDICTION USING NEURAL NETWORK CONSIDERING SECONDARY COMFORT FACTORS
本文言語日本語
ページ(範囲)742-749
ページ数8
ジャーナルJournal of Environmental Engineering (Japan)
87
801
DOI
出版ステータス出版済み - 2022

!!!All Science Journal Classification (ASJC) codes

  • 環境工学

フィンガープリント

「ニューラルネットによる二次的快適要因を考慮した温冷感予測」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

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