摘要
为实现单独个体热舒适及需求的实时预测,推动智能服装对衣下微气候进行高效调控,在介绍机器学习算法建立的个体热舒适模型框架的基础上,从样本来源与样本量、输出特征与输出标签、机器学习算法、评估指标4个角度,回顾了模型搭建过程中影响其预测能力的因素,指出该类模型优于传统热舒适模型,且具有用户个性化、输入参数多维化、预测动态化的特点.最后,提出可在个体热舒适模型的基础上配置可穿戴硬件及软件系统,以研发智能调温服装.未来的研究应根据应用环境选择样本数据、提取不同性质的参数构建模型、制定模型性能评估的规范、探索模型在智能调温服装领域的应用.
基金项目
中央高校基本科研业务费专项(2232022G-08)
上海市科学技术委员会"科技创新行动计划一带一路"国际合作项目(21130750100)