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申请/专利权人：太原理工大学

摘要：本发明公开了一种热舒适度预测模型的构建方法及系统，涉及数据模型构建领域，本发明首先通过采集热舒适度自然影响因素以及热舒适度人为影响因素的历史数据，以及在这些数据出现的情况下人们的综合舒适度等级，通过采用KMC算法对影响因素的历史数据进行分类，将分出的类别与综合舒适度等级进行对应，因此构建除了综合舒适度等级与影响因素的历史数据之间的对应关系，再根据采集得到的影响因素的历史数据对未来的影响因素出现的数据进行预测，从而得到预测数据；对预测数据进行分类，根据其类别与综合舒适度等级进行匹配，从而可以得到在未来这些影响因素数据出现时，人们的舒适度情况；实现了对未来人们的舒适度的预测目的。

主权项：1.一种热舒适度预测模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集热舒适度自然影响因素数据和热舒适度人为影响因素数据，得到第一自然影响因素数据矩阵、第二自然影响因素数据矩阵、第一人为影响因素数据矩阵以及第二人为影响因素数据矩阵；再设定综合舒适度等级集并采集综合舒适度等级数据；S2、构建热舒适度影响因素分类模型，所述热舒适度影响因素分类模型采用KMC算法对第一自然影响因素数据矩阵、第二自然影响因素数据矩阵、第一人为影响因素数据矩阵以及第二人为影响因素数据矩阵进行分类并计算每个分类数据集的聚类中心，得到第一最终分类矩阵和第二最终分类矩阵以及第一最终聚类中心集和第二最终聚类中心集，同时设定综合舒适度等级数据与初始分类之间的对应关系，得到第一初始分类与舒适度等级对应关系集和第二初始分类与舒适度等级对应关系集；S3、再构建热舒适度影响因素数据预测模型，所述热舒适度影响因素数据预测模型分别对第一自然影响因素数据矩阵、第一人为影响因素数据矩阵以及第二自然影响因素数据矩阵、第二人为影响因素数据矩阵进行预测得到预测结果并计算第一最终分类矩阵中各个数据到第一最终聚类中心集以及第二最终分类矩阵中各个数据到第二最终聚类中心集的最小欧式距离以及最大欧式距离，得到第一最大最小欧式距离区间集和第二最大最小欧式距离区间集；S4、最后构建热舒适度等级判定模型，所述热舒适度等级判定模型对热舒适度影响因素数据预测模型的预测结果进行合并得到第一预测结果数据矩阵和第二预测结果数据矩阵；对所述第一预测结果数据矩阵和第二预测结果数据矩阵进行分类得到第一预测数据分类结果集和第二预测数据分类结果集；再根据第一预测数据分类结果集和第二预测数据分类结果集得到第一预测舒适度等级数据集和第二预测舒适度等级数据集。

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百度查询： 太原理工大学 一种热舒适度预测模型的构建方法及系统