[发明专利]热舒适感模型建立方法和用户偏好温度的设定方法及系统

权利要求书

1.热舒适感模型建立方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：采集热舒适感数据集，所述热舒适感数据集包括用户基本信息、热环境参数和热投票参数，对热舒适感数据集进行数据清洗，得到样本数据集，所述样本数据集包括热感觉指标和空气温度；

步骤2：对样本数据集进行ECM聚类，得到M个聚类集，M≥1；

步骤3：建立M条模糊规则，每条模糊规则的模糊前件为一个聚类集，每条模糊规则的模糊后件为基于一阶Takagi-Sugeno模型的目标函数，根据步骤1得到的样本数据集和步骤2得到的聚类集计算目标函数的系数，利用最小二乘法对目标函数的系数进行迭代优化，根据优化后的模糊规则得到热舒适感模型；

所述基于一阶Takagi-Sugeno模型的目标函数如式Ⅰ所示：

f(TPI,T)＝β₀+β₁×(TPIⁱ,Tⁱ),i＝1,2,…,p       式Ⅰ

其中，(TPIⁱ,Tⁱ),i＝1,2,…,p表示样本数据集中的所有样本数据，p为样本数据的总个数，TPIⁱ表示第i个样本数据的热感觉指标，Tⁱ表示第i个样本数据的空气温度，β₀和β₁满足β＝[β₀β₁]^T，β表示系数矩阵且β＝(AWA)^-1A^TWY，A为用户热感觉指标输入矩阵且Y为空气温度输入矩阵且Y＝[T¹ T² T³…T^p]^T，W为聚类集影响因素矩阵且W的对角线上的元素w₁为第1个样本数据到该样本所属的聚类中心之间的距离，w_p为第p个样本数据到该样本所属的聚类中心之间的距离。

2.如权利要求1所述的热舒适感模型建立方法，其特征在于，步骤1中所述用户基本信息包括年龄、性别、活动状态和衣服热阻，所述热环境参数包括空气温度、空气流速和相对湿度，所述热投票参数包括热感觉指标、热偏好和热可接受性。

3.用户偏好温度的设定方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤a：采集当前用户的用户基本信息、热环境参数和热投票参数后，进行数据清洗，得到当前用户的热感觉指标TPI和空气温度T；

步骤b：根据权利要求1至2任一条所述的热舒适感模型建立方法得到步骤2的M个聚类集，选择当前用户的热感觉指标TPI和空气温度T所属的m个聚类集，其中1≤m≤M；

步骤c：根据权利要求1至2任一条所述的热舒适感模型建立方法得到步骤3的热舒适感模型，所述热舒适感模型包含步骤b中选择的m个聚类集所对应的m条模糊规则，将当前用户的热感觉指标TPI和空气温度T输入热舒适感模型，输出当前用户的偏好温度。

4.如权利要求3所述的用户偏好温度的设定方法，其特征在于，步骤c中利用式Ⅱ输出当前用户的偏好温度：

其中，y_o表示当前用户的偏好温度，ω_q表示当前用户隶属于第q个模糊规则的权重且0＜ω_q＜1。

5.如权利要求4所述的用户偏好温度的设定方法，其特征在于，所述ω_q通过三角隶属度函数计算。