基于SVM 过渡环境下热感觉分类模型的研究
作者：许红波 端木琳 金权 李敏
关键字：过渡环境 热感觉分类 支持向量机
学校/单位：大连理工大学建筑环境与设备工程研究所
发布时间：2012/4/18
论文类型：研究论文
刊登期次：2012年第2期
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论文描述：人体在局部微环境与背景环境之间过渡时，热感觉是随着环境参数的变化而发生相应变化的。以往的各种方法总是试图寻找热感觉的精确预测，但由于热反应本身的复杂性，建立的模型往往不是很理想。本文提出一种基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的热感觉自动分类方法，将热感觉的预测转化成模式分类问题。通过提取环境空间中的6 个参数及其不同组合方式，对不同过渡方案后的热感觉进行分类，经验证此分类模型能够取得较好的分类效果。结果还表明工位区与背景区的黑球温度、工位区的送风速度对分类效果基本不产生影响，背景区温度、工位区的送风温度、过渡后的时间对分类效果影响较大。