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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.11
- 수록면
- 199 - 202 (4page)
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The influence of indoor thermal comfort on air conditioning power consumption is significant, with the Predicted Mean Vote (PMV) metric often demanding numerous, challenging-to-measure environmental parameters. This study's principal contribution lies in the creation of a simplified PMV calculation, bolstered by the integration of a machine learning approach to enhance its accessibility and applicability for thermal comfort evaluation. The results showed that using indoor air temperature coupled with the two-step LightGBM algorithm was effective in predicting PMV (RMSE = 0.47). The advancements in thermal comfort assessment achieved here alleviate unwarranted complexities, facilitating more straightforward decision-making for building managers. This study addresses pivotal aspects of optimizing thermal comfort within enclosed spaces, a factor of considerable significance for occupant well-being and the operational efficiency of HVAC systems.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Methodology
3. Results and discussion
4. Conclusion
References
참고문헌 (0)
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