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基于改进PMV-PPD模型的北京地铁车站公共区环境舒适性评价及预测
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作者 张无垠 盛旭高 +3 位作者 毛军 赵明珠 祝瑞男 刘正 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第9期3851-3860,共10页
地铁车站环境舒适性问题通常采用预计平均热感觉指数(predicted mean vote,PMV)及预计不满意百分数(predicted percent dissatisfied,PPD)进行分析,基于PMV-PPD舒适性指标计算模型,研究不同环境参数对舒适度的权重占比,考虑乘客衣着状... 地铁车站环境舒适性问题通常采用预计平均热感觉指数(predicted mean vote,PMV)及预计不满意百分数(predicted percent dissatisfied,PPD)进行分析,基于PMV-PPD舒适性指标计算模型,研究不同环境参数对舒适度的权重占比,考虑乘客衣着状态及运动状态的时空特性,改进PMV计算模型,考虑环境温度剧烈变化对舒适度的影响,改进PPD计算模型,并基于改进的PMV-PPD计算模型研究车站公共区的环境舒适性。在此基础上,采用长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络,对环境舒适度进行预测,研究预测方法的可行性。研究结果表明:新陈代谢率、空气温度、服装热阻、相对湿度对环境舒适度的权重占比分别为0.558、0.260、0.113、0.069;时间一定时,站台不同监测点处的PMV、PPD的最大差值分别约为15%、60%;改进后的PMV-PPD计算模型相对于传统的PMV-PPD计算模型更具有普适性;神经网络可以较好地对PMV及PPD值进行预测,PMV实际值与预测值的最大误差为8%,PPD实际值与预测值的最大误差为14%。 展开更多
关键词 站台 PMV PPD 权重 神经网络
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