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朝向便携式热舒适模型( DUET: Towards a Portable Thermal Comfort Model )
Z Zheng Y Dai D Wang
热舒适性是一个重要的研究课题，它是通过对乘员热感觉的估计来实现的。为了提高热舒适性的准确性，已经开发了许多模型和系统。许多人要么需要安装额外的设备；或者要求占用者提供频繁的反馈，阻碍了系统的大规模部署能力。数据驱动模型将收集用于建立热舒适性模型的数据的过程与部署模型的过程分离，使这些模型在部署中具有可移植性。最近关于数据驱动的热舒适性模型的研究经常使用单一模型。由于热舒适性高度依赖于各种环境因素，如建筑类型、位置等，因此单个模型在实践中会引入较大的误差。在本文中，我们首次研究了通过训练多任务模型来预测个体热舒适性所涉及的情境适应。我们建立了一个动态多任务热舒适性预测(DUET)模型。我们模型的一个关键思想是使用元数据来自动定义多任务。幸运的是，在建筑物（如砖块）的元数据开发方面仍在继续努力。我们从Brick中提取元数据，并使用公共ASHRAE数据集评估我们的模型。我们证明，在错误率方面，DUET比PMV模型高39%和STL高31%。
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