[发明专利]一种智能建筑人员个性化热舒适度动态感知的系统及方法

摘要

本发明公开了一种智能建筑人员个性化热舒适度动态感知的系统及方法，包括数据采集模块，特征提取模块，用户热舒适度感知模块，模型更新模块四个模块；本发明能够实时预测当前时刻用户的个性化热舒适度。本发明系统，实现简单，计算复杂度低，对个体针对性强，预测准确度高，不依赖于种类繁杂的传感器，可根据应用场景选取不同的机器学习算法，具有实际应用的优势，建立了用户的个性化热舒适度动态感知模型，估计和更新用户对环境舒适度的需求。

主权项

1.一种智能建筑人员个性化热舒适度动态感知系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于从预先布置在智能建筑的多种传感器上获取室内外环境数据；并从用户填写的记录中获取用户性别、年龄、身高、体重个人信息、行为状态、热舒适度反馈；特征提取模块，用于从数据采集模块采集的数据中提取回归分析所需要的特征的历史与实时取值；包括刚进入房间状态下的室内外温度，室内相对湿度、室内风速特征，以及已进入房间一段时间状态下的室内温度、室内相对湿度、室内风速特征，室内相邻时刻温差特征，上一时刻用户舒适度反馈特征；用户热舒适度感知模块，用于基于特征提取模块得到的各项特征，结合经典热平衡方程展开的二节点模型，在用户的两个状态下分别计算各自的核心个性化参数：实时代谢率或皮肤表面平均温度，并建立回归预测模型；新的时刻，利用数据采集模块、特征提取模块得到的室内外环境特征、用户状态特征，带入回归预测模型预测得到新时刻的核心个性化参数，并将预测量带入二节点模型，得到新的时刻用户预测热舒适度投票；模型更新模块，用于根据用户热舒适度感知模块中得到的用户当前热舒适度的预测值，将数据采集模块得到的用户当前真实热舒适度值作为反馈值，计算偏差并更新优化所建立的回归预测模型。