基于心理-生理適應(yīng)的熱舒適投票預(yù)測*

西安建筑科技大學(xué) 林宇凡 楊 柳 柴 茜

0 引言

獲得舒適的室內(nèi)熱環(huán)境有2個途徑：一個是以人體換熱平衡為基礎(chǔ)，基于人工氣候室實驗結(jié)果的PMV模型；另一個是基于人體熱舒適的熱適應(yīng)模型，認為熱舒適是人體自我調(diào)節(jié)系統(tǒng)的一部分，考慮人的行為、生理、心理調(diào)節(jié)，從而使熱舒適成為一個動態(tài)系統(tǒng)過程。研究表明，由熱適應(yīng)模型得到的預(yù)測結(jié)果更符合人體實際熱感覺?；谌梭w熱舒適的熱適應(yīng)模型的研究方法有現(xiàn)場研究和實驗室研究2類，都是以客觀觀察和統(tǒng)計數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，在真實建筑環(huán)境或人工氣候室模擬建筑環(huán)境，受試者填寫主觀問卷，獲取受試者的熱舒適投票等主觀感受數(shù)據(jù)和行為調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)，并測試獲得生理指標(biāo)和環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)，通過數(shù)理統(tǒng)計分析適應(yīng)性熱舒適機理。

線性回歸分析在適應(yīng)性熱舒適研究中被普遍采用，其思路是通過回歸擬合獲得熱感覺投票與環(huán)境參數(shù)或皮膚溫度指標(biāo)的關(guān)系，建立擬合模型，以期發(fā)現(xiàn)熱中性溫度和熱可接受度，或發(fā)現(xiàn)哪些部位皮膚溫度能夠較好地預(yù)測熱感覺。例如，Tomonori等人發(fā)現(xiàn)頭部局部熱不舒適依賴于局部皮膚溫度和局部的顯熱損失，而腳部局部冷不舒適與局部皮膚溫度有關(guān)[1]。Garcia-Souto等人發(fā)現(xiàn)四肢對房間溫度變化更敏感，額頭和鼻子保持較高溫度，軀干敏感度小[2]。Arens等人認為在冷環(huán)境中，腳部比人體其他部位都冷，它是冷環(huán)境不舒適的根源；胸部熱感覺不敏感，但背部上下區(qū)域敏感性差異較大[3]。Schellen等人發(fā)現(xiàn)不同通風(fēng)制冷模式下，人體局部皮膚溫度和局部熱感覺會影響全身的熱舒適[4]。Marins等人認為可以利用皮膚溫度建立不同人群的熱模式標(biāo)準(zhǔn)[5]。在熱舒適預(yù)測方面：Satoru等人提出利用基于平均皮膚溫度的多元回歸方程預(yù)測瞬態(tài)熱感覺[6]；Choi等人認為在非均勻環(huán)境中，手腕皮膚溫度可以作為評價熱舒適的指標(biāo)[7]；Wang等人認為前額溫度梯度是更敏感的熱感覺指標(biāo)[8]；Zhang等人認為冷環(huán)境下，手指溫度是評價熱舒適的敏感指標(biāo)[9]。劉蔚巍等人提出將平均皮膚溫度作為熱舒適客觀評價指標(biāo)，并采用馬氏距離判別法確定平均皮膚溫度對熱舒適等級的評價[10-11]。

線性回歸分析方法能夠清晰地發(fā)現(xiàn)熱感覺與主要環(huán)境參數(shù)或皮膚溫度指標(biāo)的內(nèi)在規(guī)律和特性，但存在一定的局限性。首先，文獻[12-13]發(fā)現(xiàn)，因?qū)嶒灩r不同，環(huán)境參數(shù)與熱感覺擬合曲線可能是折線，線性回歸擬合可能會有偏差。其次，線性回歸分析屬于經(jīng)驗?zāi)Ｐ?，是以客觀觀察和統(tǒng)計數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，無法全面解釋模型自變量和因變量的內(nèi)在機理，即受試者每次填寫熱舒適投票，是對當(dāng)下建筑環(huán)境的生理、心理、行為適應(yīng)共同影響的一個反饋，該模型無法解釋受試者的生理、心理、行為適應(yīng)如何影響熱舒適投票。因此，這是黑箱或灰箱的研究思路。最后，有時回歸擬合時，R2偏低，表明可能有多種因素影響熱舒適投票。

筆者在人工氣候室進行了心理(主觀感受)-生理適應(yīng)性實驗研究，在實驗數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，量化分析了心理-生理多維指標(biāo)對熱舒適投票的影響(因為實驗條件限制了受試者的服裝熱阻和行為(要求采用靜坐的姿勢)，所以行為適應(yīng)這個因素未考慮)，采用多元線性回歸擬合，發(fā)現(xiàn)方差檢驗P>0.05，不符合統(tǒng)計學(xué)意義。查閱文獻[14-17]，發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于建筑環(huán)境的舒適度評價和建筑節(jié)能模擬分析等方面是可行的。

因此，本文通過相關(guān)分析和主成分分析提取心理(主觀感受)指標(biāo)和生理反應(yīng)指標(biāo)作為輸入層變量，熱舒適投票作為輸出量，建立可適應(yīng)冷環(huán)境和熱環(huán)境的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用實驗獲得的部分?jǐn)?shù)據(jù)訓(xùn)練該模型，留下部分實驗數(shù)據(jù)進行自我對比驗證。本文研究對揭示心理-生理指標(biāo)影響熱舒適投票的內(nèi)在機理進行了一定探索。

1 實驗介紹

1.1 受試者

通過文獻梳理發(fā)現(xiàn)：生理實驗的受試者遴選人數(shù)多在10～30人之間；少部分針對生理參數(shù)、數(shù)學(xué)模型和環(huán)境工況的研究，受試者人數(shù)少于10人；不同熱經(jīng)歷、不同地區(qū)的受試者適應(yīng)差異研究，受試者遴選人數(shù)約在20～30人之間[4-11]。因此，參考上述文獻，并結(jié)合統(tǒng)計學(xué)對樣本數(shù)量要求，最終確定受試者32人。

參考生理學(xué)文獻，發(fā)現(xiàn)人體體溫調(diào)節(jié)波動受性別影響：女性代謝率比男性低5%～10%，體脂肪較多，散熱能力比男性差，體溫平均比男性高0.3 ℃；此外，女性的生理周期也會影響體溫調(diào)節(jié)[18]?？紤]到受試者性別因素會影響組內(nèi)差異，以及控制實驗前提條件，因此受試者全部為男性。

依據(jù)秦嶺淮河地理分界線，分別遴選16名北方組受試者和16名南方組受試者。本文關(guān)注南北方健康青年男性群體，因此，北方組招募長期生活在中國北方(18年以上)，有冬季集中供暖經(jīng)歷和夏季短暫空調(diào)經(jīng)歷的青年健康男性(簡稱北方受試者)；南方組招募長期生活在中國南方(18年以上)，無冬季集中供暖經(jīng)歷和有夏季短暫空調(diào)經(jīng)歷的青年健康男性(簡稱南方受試者)，目前已在西安生活學(xué)習(xí)2個半月，尚未適應(yīng)北方氣候環(huán)境。北方受試者原生活地區(qū)為陜西、河南、山東；南方受試者原生活地區(qū)為貴州、江蘇、浙江、湖南、重慶、安徽等。受試者身體測量數(shù)據(jù)見表1。

表1 受試者統(tǒng)計

實驗對受試者的要求為：身體健康；身體狀況和精神狀態(tài)良好；保持皮膚清潔，避免干擾生理指標(biāo)數(shù)據(jù)；測試前，對受試者進行動員，包括閱讀實驗說明書和主觀問卷調(diào)查；按照ASHRAE標(biāo)準(zhǔn)[19]，冷工況實驗要求受試者服裝為內(nèi)衣褲(0.04 clo)、普通秋衣秋褲(0.2 clo+0.15 clo)、長袖襯衣(0.22 clo)、春秋季節(jié)穿的外衣和外褲(0.22 clo+0.28 clo)、普通短襪(0.03 clo)、單鞋(0.04 clo)，熱工況實驗要求受試者服裝為內(nèi)衣褲(0.04 clo)、短袖T恤(0.08 clo)、單褲(0.24 clo)、單鞋(0.04 clo)；受試者需衣著寬松，禁止穿緊身衣服。

1.2 實驗方案設(shè)計和實驗流程

南北方受試者的氣候適應(yīng)背景有差異，導(dǎo)致其可適應(yīng)溫度區(qū)的邊界線(A點、D點)位置不同，出現(xiàn)了冷熱適應(yīng)閾值區(qū)(A區(qū)和D區(qū))，見圖1[20]。此外，在舒適溫度區(qū)邊界線(B點、C點)與可適應(yīng)溫度區(qū)邊界線(A點、D點)之間，存在可適應(yīng)冷熱溫度區(qū)，見圖1。參考現(xiàn)場熱舒適研究文獻[21]，通過人工控制模擬處于中性的建筑環(huán)境(實驗設(shè)計為環(huán)境溫度24 ℃)進入冷/熱適應(yīng)閾值區(qū)的建筑環(huán)境(實驗設(shè)計為環(huán)境溫度16、14 ℃/29、31 ℃)，以及通過人工控制模擬處于中性的建筑環(huán)境(實驗設(shè)計為環(huán)境溫度24 ℃)進入可適應(yīng)冷/熱溫度區(qū)的建筑環(huán)境(實驗設(shè)計為環(huán)境溫度20、17、14 ℃/27、29、31 ℃)，室內(nèi)相對濕度和風(fēng)速因?qū)嶒灄l件所限，設(shè)計為35%和0.02 m/s，實驗歷時約2.5 h。

圖1 環(huán)境溫度對人體生理影響示意圖

冷適應(yīng)閾值區(qū)實驗流程如下：

受試者進入A房間(4.2 m×3.0 m×3.3 m(長×寬×高))，通過人工控制使房間處于中性環(huán)境(環(huán)境溫度24 ℃)，受試者適應(yīng)20 min后，更換服裝，佩戴生理參數(shù)檢測儀，按下按鍵，開始記錄心率、心率變異性、呼吸率指標(biāo)，直至實驗結(jié)束。隨后，填寫主觀問卷1次，測試14點皮膚溫度，測試指尖脈搏血容量(BVP)1次和肌電量(EMG)1次，全程30 min，測試結(jié)束后，受試者進入B房間。

B房間(4.2 m×2.6 m×3.3 m(長×寬×高))通過人工控制室內(nèi)溫度(實驗設(shè)計為16 ℃)，受試者每10 min填寫主觀問卷1次，每10 min測試14點皮膚溫度，測試BVP 1次，全程40 min。

隨后，調(diào)節(jié)B房間室內(nèi)溫度(實驗設(shè)計為14 ℃)，受試者再次每10 min填寫主觀問卷1次，每10 min測試14點皮膚溫度，測試BVP和EMG各1次，全程40 min，實驗結(jié)束。

熱適應(yīng)閾值區(qū)實驗流程同上，不同之處有3點：一是B房間的室內(nèi)溫度(實驗設(shè)計為29 ℃和31 ℃)；二是測試8點皮膚溫度；三是不測試EMG。

可適應(yīng)冷溫度區(qū)實驗流程如下：

受試者進入A房間，通過人工控制使房間處于中性環(huán)境(環(huán)境溫度24 ℃)，受試者適應(yīng)20 min后，更換服裝，佩戴生理參數(shù)檢測儀，按下按鍵，開始記錄心率、心率變異性、呼吸率指標(biāo)，直至實驗結(jié)束。隨后，填寫主觀問卷1次，測試14點皮膚溫度，測試BVP和EMG，全程30 min，測試結(jié)束后，受試者進入B房間。

B房間通過人工控制室內(nèi)溫度(實驗設(shè)計為20 ℃)，受試者每10 min填寫主觀問卷1次，每10 min測試14點皮膚溫度，測試BVP 1次，全程20 min。

隨后，調(diào)節(jié)B房間室內(nèi)溫度(實驗設(shè)計為17 ℃)，受試者每10 min填寫主觀問卷1次，每10 min測試14點皮膚溫度，測試BVP 1次，全程20 min。

最后，調(diào)節(jié)B房間室內(nèi)溫度(實驗設(shè)計為14 ℃)，受試者再次每10 min填寫主觀問卷1次，每10 min測試14點皮膚溫度，測試BVP和EMG各1次，全程20 min，實驗結(jié)束。

可適應(yīng)熱溫度區(qū)實驗流程同上，不同之處有3點：一是B房間的室內(nèi)溫度(實驗設(shè)計為27、29、31 ℃)；二是測試8點皮膚溫度；三是不測試EMG。

1.3 實驗測試指標(biāo)和測試儀器

在實驗過程中測試熱環(huán)境參數(shù)(室內(nèi)空氣溫度、相對濕度、黑球溫度、風(fēng)速)。溫濕度記錄儀(RT-72ui，自記錄，精度±0.3 ℃、±5%)測量溫度和相對濕度；微風(fēng)儀(SWA03，手持式，精度±0.03 m/s)測量風(fēng)速；黑球溫度儀(HQZY-1，精度±0.3 ℃)測量黑球溫度。所有設(shè)備在實驗前均進行了校準(zhǔn)。

依據(jù)文獻[18]，選取皮膚溫度指標(biāo)觀察皮膚溫度變化；選取心率、心率變異性(HRV)(頻域分析法)觀察交感神經(jīng)和迷走神經(jīng)的變化；選取BVP觀察皮膚血管的舒張狀態(tài)；選取EMG觀察骨骼肌放電情況。皮膚溫度均由熱電偶(精度為±0.1 ℃)測得。

1.4 主觀問卷

4個實驗工況實驗過程中均需填寫主觀問卷，問卷內(nèi)容包括：熱感覺投票(TSV)、熱舒適投票(TCV)、氣流感投票、潮濕感投票采用7級標(biāo)尺；可接受程度投票采用4級斷裂標(biāo)尺，分別為1完全可接受、0.01剛剛可接受、-0.01剛剛不可接受、-1完全不接受；期望溫度的3個選項分別為希望環(huán)境1暖一些、0保持不變和-1涼一些。

2 輸入變量特征提取

實驗受試者32人，共進行4個實驗，共有受試者樣本128份，每份樣本包括全套的主觀感受投票數(shù)據(jù)和生理指標(biāo)測試數(shù)據(jù)。具體的數(shù)據(jù)量為皮膚溫度數(shù)據(jù)14 874份；主觀感受投票數(shù)據(jù)12 096份；生理指標(biāo)數(shù)據(jù)(LFNU(低頻歸一)、HFNU(高頻歸一)、心率、LFNU/HFNU、EMG、BVP)16 918份?；趯嶒灁?shù)據(jù)分析，揭示了南北方受試者心理(主觀感受)和生理反應(yīng)的差異[22-23]，并建立了心理(主觀感受)-生理適應(yīng)和對熱舒適投票作用框架圖，見圖2。

圖2 可適應(yīng)冷/熱環(huán)境下生理適應(yīng)和主觀感受對熱舒適作用框架圖

由圖2可知，多個生理-心理指標(biāo)對熱舒適投票有影響。心理適應(yīng)方面，除熱感覺指標(biāo)外，受試者的室內(nèi)外熱經(jīng)歷因素會影響其熱舒適投票，而氣流感、潮濕感、可接受程度、熱偏好和不舒適原因等指標(biāo)均會受室內(nèi)外熱經(jīng)歷影響，因此，通過相關(guān)分析，提取有顯著相關(guān)性的指標(biāo)作為主觀感受輸入變量。

通過相關(guān)分析發(fā)現(xiàn)，生理指標(biāo)(LFNU、HFNU、LFNU/HFNU、心率、EMG、BVP)無顯著相關(guān)性，而人體皮膚溫度指標(biāo)影響熱舒適投票。本實驗涉及的人體皮膚溫度指標(biāo)除了平均皮膚溫度，還有各測點皮膚溫度(可適應(yīng)冷環(huán)境14個測點，可適應(yīng)熱環(huán)境8個測點)，在這些指標(biāo)中，可能存在一定程度的線性依存關(guān)系，稱為多重共線性，因此，采用主成分分析法，把所有測點皮膚溫度指標(biāo)降維為幾個互不相關(guān)的綜合指標(biāo)，作為生理指標(biāo)的輸入變量。

3 結(jié)果與討論

3.1 相關(guān)分析法提取主觀感受輸入變量結(jié)果

通過相關(guān)分析發(fā)現(xiàn)，南北方受試者的TSV指標(biāo)和可接受程度指標(biāo)與熱舒適投票相關(guān)性較高，見表2。

表2 主觀感受指標(biāo)與熱舒適相關(guān)性分析結(jié)果

3.2 主成分分析法提取皮膚溫度輸入變量結(jié)果

主成分分析(principal components analysis， PCA)是一種降維分析方法，本質(zhì)是因為原始變量之間存在較強的相關(guān)性，將多個原始變量進行線性變換，轉(zhuǎn)換成新的綜合指標(biāo)，其數(shù)學(xué)模型如下。

設(shè)l個原始變量為x1、x2、…、xl，新的指標(biāo)(也稱主成分)為y1、y2、…、yl，主成分與原始變量的關(guān)系式為

(1)

式中u為權(quán)重系數(shù)。

求解主成分的步驟分為以下4步：1) 根據(jù)原始變量求出協(xié)方差矩陣；2) 求協(xié)方差矩陣的特征根和特征向量，并確定主成分；3) 求出主成分表達式的系數(shù)，并計算主成分得分；4) 根據(jù)主成分得分，對各主成分進行解釋。

利用SPSS 22.0軟件進行主成分分析。通過KMO檢驗，目的是看數(shù)據(jù)是否適合進行主成分分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，冷環(huán)境下KMO值為0.881，熱環(huán)境下KMO值為0.792，基本符合0.8的合適標(biāo)準(zhǔn)，表明可以使用主成分分析法進行分析。通過Bartlett 的球形檢驗，顯著性差異為0，說明數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布，適合進一步分析。

除了找到主成分，還要了解每一個主成分所代表的意義，因此對相關(guān)系數(shù)矩陣進行主成分旋轉(zhuǎn)，使得每一個皮膚溫度指標(biāo)只在一個主成分上具有較大的載荷，而在其他主成分上的載荷較小，以便于主成分的分析，隨后求解貢獻率，貢獻率越大，說明該主成分所保留的原始變量信息越多。

表3、4分別給出了可適應(yīng)冷、熱環(huán)境的總方差解釋及主成分提取分析。根據(jù)累計貢獻率確定主成分的個數(shù)，分別在可適應(yīng)冷環(huán)境和可適應(yīng)熱環(huán)境中提取4個、3個主成分。通過成分得分系數(shù)矩陣，可以得到皮膚溫度主成分構(gòu)成。

表3 總方差解釋及主成分提取分析結(jié)果(可適應(yīng)冷環(huán)境)

表4 總方差解釋及主成分提取分析結(jié)果(可適應(yīng)熱環(huán)境)

通過以上量化分析，提取影響熱舒適投票的輸入層變量，見表5。

可適應(yīng)冷環(huán)境下皮膚溫度主成分公式：

表5 輸入層變量匯總

Fc1=0.113Tp+0.21Te-0.62Tj-0.206Tzj+0.012Tzx-0.146Tsb-0.05Txb-0.042Ts-

0.184Tf-0.096Ty+0.262Tqd+0.222Thd+0.241Tqx+0.286Thx+0.368Tzf

(2)

Fc2=0.033Tp+0.303Te+0.339Tj+0.277Tzj+0.356Tzx+0.136Tsb+0.072Txb-0.2Ts-

0.03Tf-0.09Ty-0.109Tqd-0.192Thd+0.024Tqx+0.026Thx+0.118Tzf

(3)

Fc3=0.021Tp-0.25Te-0.057Tj-0.075Tzj-0.033Tzx+0.097Tsb-0.047Txb-0.029Ts+

0.457Tf+0.469Ty+0.13Tqd+0.362Thd-0.045Tqx-0.043Thx-0.187Tzf

(4)

Fc4=0.137Tp-0.216Te-0.077Tj+0.246Tzj-0.284Tzx+0.204Tsb+0.333Txb+0.643Ts+

0.065Tf+0.019Ty-0.118Tqd-0.267Thd-0.028Tqx-0.101Thx+0.043Tzf

(5)

式(2)～(5)中Fc1～Fc4為可適應(yīng)冷環(huán)境下4個皮膚溫度主成分；Tp為平均皮膚溫度；Te為前額皮膚溫度；Tj為頸部皮膚溫度；Tzj為左肩胛皮膚溫度；Tzx為左上胸皮膚溫度；Tsb為左上臂皮膚溫度；Txb為左下臂皮膚溫度；Ts為左手皮膚溫度；Tf為左腹皮膚溫度；Ty為左腰皮膚溫度；Tqd為左前大腿皮膚溫度；Thd為左后大腿皮膚溫度；Tqx為左前小腿皮膚溫度；Thx為左后小腿皮膚溫度；Tzf為左腳面皮膚溫度。

可適應(yīng)熱環(huán)境下皮膚溫度主成分公式：

Fh1=0.104Tp+0.427Te+0.365Tzj+0.365Tzx+0.09Tsb-0.039Txb-

0.134Ts-0.172Tqd-0.103Thx

(6)

Fh2=0.13Tp-0.05Te-0.154Tzj-0.088Tzx-0.02Tsb+0.299Txb+

0.451Ts-0.224Tqd-0.528Thx

(7)

Fh3=0.152Tp-0.284Te+0.034Tzj-0.034Tzx+0.269Tsb+0.071Txb-

0.1Ts+0.813Tqd-0.299Thx

(8)

式(6)～(8)中Fh1～Fh3為可適應(yīng)熱環(huán)境下3個皮膚溫度主成分。

3.3 基于BP算法的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測熱舒適投票結(jié)果

BP網(wǎng)絡(luò)分2個階段進行學(xué)習(xí)[24]：其一是從測量樣本中提取學(xué)習(xí)樣本，設(shè)定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及第一次迭代的權(quán)重和閾值，從輸入層開始逐層計算各層輸出節(jié)點的輸出；其二是將各層輸出節(jié)點期望輸出與實際輸出的均方誤差反向傳播到輸入層，根據(jù)均方誤差對前一次迭代設(shè)置的權(quán)重和閾值的梯度變化，逐層修改權(quán)重和閾值，從而使得均方誤差滿足要求。

為預(yù)測熱舒適投票，將BP網(wǎng)絡(luò)的輸入層設(shè)為影響熱舒適的因素，包括熱感覺、可接受程度、主成分分析法提取的皮膚溫度主成分，見表5。輸出層為熱舒適投票，根據(jù)輸入層、輸出層神經(jīng)元的個數(shù)，暫定隱層層數(shù)1，選擇雙曲正切函數(shù)為本網(wǎng)絡(luò)的隱層激活函數(shù)，輸出層的激活函數(shù)為線性函數(shù)。

選定實驗中獲取的數(shù)據(jù)為訓(xùn)練樣本，通過訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使網(wǎng)絡(luò)輸出值與目標(biāo)值之間的誤差達到設(shè)定要求，調(diào)整隱層神經(jīng)元數(shù)、學(xué)習(xí)率和學(xué)習(xí)次數(shù)，使用改進算法來改善訓(xùn)練時間，得出能在較短時間內(nèi)達到設(shè)定誤差的網(wǎng)絡(luò)，為避免網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練出現(xiàn)訓(xùn)練過度而降低網(wǎng)絡(luò)的泛化性，有必要對網(wǎng)絡(luò)進行適當(dāng)?shù)尿炞C。因此，實驗數(shù)據(jù)中應(yīng)預(yù)留部分樣本測試用，比較網(wǎng)絡(luò)的輸出值與實測值，觀察測試誤差[15]。

可適應(yīng)冷環(huán)境的實驗數(shù)據(jù)共3 648份，隨機選取5次，每次隨機選取3 000份實驗數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，預(yù)留648份實驗數(shù)據(jù)作為驗證樣本?？蛇m應(yīng)熱環(huán)境的樣本數(shù)據(jù)共3 440份，隨機選取5次，每次隨機選取3 000份實驗數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，預(yù)留440份實驗數(shù)據(jù)作為驗證樣本。借助MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱的函數(shù)編制網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練程序和測試程序，得到熱舒適投票預(yù)測結(jié)果，分別與預(yù)留的驗證樣本進行比較驗證，預(yù)測準(zhǔn)確率為可適應(yīng)冷環(huán)境65%，可適應(yīng)熱環(huán)境61%。

3.4 討論

基于心理-生理適應(yīng)的熱舒適投票預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確率分別為65%和61%，預(yù)測結(jié)果較好。與傳統(tǒng)回歸分析對比驗證，僅有少數(shù)模型得到驗證。Kim等人發(fā)現(xiàn)，PMV模型預(yù)測精度為51%[14]。大部分回歸模型未進行準(zhǔn)確百分率驗證[2-9]，預(yù)測結(jié)果是數(shù)值，不是準(zhǔn)確百分率，無法驗證。如果要進行對比驗證，可將一部分?jǐn)?shù)據(jù)用于回歸分析，一部分?jǐn)?shù)據(jù)保留作為對比驗證，得出預(yù)測準(zhǔn)確率。

4 結(jié)語與展望

以不同熱經(jīng)歷背景的南北方人群中的青年健康群體(簡稱為南北方受試者)為研究對象，基于實驗數(shù)據(jù)，建立了受試者心理(主觀感受)-生理適應(yīng)對熱舒適投票的影響框架圖，通過相關(guān)分析法和主成分分析法，提取輸入層變量，通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立模型，量化多維指標(biāo)對熱舒適投票的影響，預(yù)測準(zhǔn)確率為可適應(yīng)冷環(huán)境65%，可適應(yīng)熱環(huán)境61%。

本文的局限性與展望為：

1) 后續(xù)的研究工作需要繼續(xù)擴大數(shù)據(jù)量；

2) 熱舒適投票受多種因素的影響，當(dāng)影響因素較多時，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會更復(fù)雜，可以考慮改進機器學(xué)習(xí)算法，提升模型精度；

3) 改進數(shù)據(jù)獲取的方便性，推進模型使用的實用性，仍需進一步探索。