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基于机器学习和线性回归的寒地高校餐饮空间热舒适研究

王亚东  
【摘要】:准确的预测建筑空间中人的热感受有利于节约能源。恰当的室内温度有利于人们工作效率和生活幸福。地域气候、个体特征等多重因素影响热舒适。已有研究针对办公、住宅、教室、商场等建筑类型,而高校餐饮空间缺乏关注。就餐者的行为特征可能会影响自身的热感受评价。本研究以严寒地区高校餐饮空间为研究对象,在夏季最热月和冬季最冷月,现场调查就餐者主观热感受、基本信息和行为特征,并实测物理环境参数。处理数据的方法包括:探索分析、独立样本T检验、线性回归、支持向量机、分类决策树等。主要结论如下:夏季,自然通风状态的高校餐饮空间空间过热,热接受率仅为60%。提高热舒适可以改善就餐者的胃口和对食物的味道感受。就餐者群体热中性温度为26.1℃,其中男性群体热中性温度是26.3℃,女性群体热中性温度是24.41℃。热中性温度随着室外热经历的增长和就餐时间的增长而上升。食用冷食的就餐者的热中性温度偏高。冬季,集中供暖的高校餐饮空间热舒适良好,热接受率为94%。就餐者总群体热中性温度是18.2℃,其中男性群体热中性温度是18.5℃,女性群体热中性温度是17.1℃。随着室外热经历的增长和就餐时间的增长,热中性温度上升。籍贯为严寒、寒冷地区的就餐者不如夏热冬冷、夏热冬暖地区的就餐者耐寒。高校餐饮空间热中性温度低于其他建筑类型,值得关注。其原因可能包括:就餐者服装热阻偏大、温度突变影响和就餐者热平衡方程特殊。男性的热中性温度比女性高,相反于其他建筑类型,可能是男性和女性就餐时的生理差异导致。夏季,机器学习中的支持向量机模型预测精度为67.0%,大于群体TSV方程的36.4%;影响个体热感受的重要因素是室外空气温度和室内空气湿度。冬季,支持向量机模型预测精度为55.0%,大于群体TSV方程的26.8%。室外热环境因素对严寒地区高校餐饮空间热舒适影响较大,需被重点关注。


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