Development of the adaptive PMV model for improving prediction performances

Kim, Jeong Tai; Lim, Jae Min; Cho, Sun Ho; Yun, Geun Young

doi:10.1016/j.enbuild.2014.08.051

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“…Dividiu-se a análise dos dados em duas etapas: (1) preliminarmente a amostra foi caracterizada através de medidas de tendência central e de dispersão; e (2) em um segundo momento estimou-se o PMV pelo método clássico (ISO 7730 (AMERICAN..., 2005)) e pelos modelos adaptativos propostos por Kim et al (2015) e Yang et al (2015). Para estimação do modelo adaptativo PMVak obteve-se inicialmente o coeficiente de adaptabilidade (λ) para ambientes quentes e também para ambientes frios, o que resultou, respectivamente, nos valores de -0,02474 e -0,45789.…”

Section: Análise Estatísticaunclassified

“…Finalmente, a Figura 3 compara as estimações do modelo adaptativo proposto por Kim et al (2015) (PMVak) à sensação autorreferida, em que se pode observar similaridades com as estimações feitas pelo PMV clássico, inclusive quanto à margem das estimações na qual o viés é reduzido, mantendo-se entre -1,5 e 0,2 nesse modelo.…”

Section: Utiunclassified

“…Essa análise é realizada nas seções subsequentes buscando identificar possíveis similaridades e discrepâncias. Assim, tem-se que o modelo proposto por Kim et al (2015), aqui intitulado PMVak, é eficaz para predição da sensação subjetiva no grupo estudado, porém é similar ao PMV clássico e apresentou-se pouco sensível a compensação das lacunas relativas às questões adaptativas da amostra. Essas similaridades foram especialmente presentes a determinadas faixas de estimações, consideradas como faixas de conforto para o perfil climático considerado (YAO et al, 2009;YANG et al, 2015;HWANG et al, 2009).…”

Section: Utiunclassified

“…O que se postula atualmente no meio científico é uma tentativa de atualizar a forma de avaliar o conforto térmico, atualmente baseada na ISO 7730, para uma avaliação mais centrada em populações específicas, já que as particularidades de cada população podem afetar significativamente o estado de conforto (KIM et al, 2015).…”

Section: Introductionunclassified

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Comportamento de modelos adaptativos de conforto térmico frente ao modelo de Fanger em intensivistas adaptados ao clima tropical

et al. 2018

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Resumo Objetivou-se investigar o comportamento de modelos adaptativos de conforto térmico (PMVay e PMVak) em relação ao modelo clássico de Fanger (PMV) para predição da real sensação térmica nos profissionais intensivistas adaptados ao clima tropical, procurando identificar o limite de concordância entre tais métodos. As amostras foram coletadas em nove unidades de terapia intensiva (UTIs) públicas da cidade de João Pessoa/Paraíba/Brasil e as estimações obtidas pelos modelos foram confrontadas através da aplicação da análise de concordância entre métodos de Bland-Altman. Os testes identificaram que dentre os métodos selecionados o que apresentou menor viés para estimações da real sensação foi o PMV clássico se comparado aos modelos adaptativos indicados para indivíduos aclimatados a regiões quentes e úmidas características de climas tropicais. Entretanto, a amplitude do viés foi dependente da faixa de estimação, ou seja, à medida que as estimações se mantiveram entre valores de -1,5 e 0,2 o viés tendeu a ser minimizado. A análise de concordância mútua entre os testes mostrou que o PMV e o PMVak são equivalentes quando suas estimações se situam entre -0,5 e 0,5, o que indica que o fator de ponderação para adaptabilidade proposto pelo modelo PMVak não foi o suficiente para prever a aclimatação na amostra considerada.

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Section: Análise Estatísticaunclassified

Section: Utiunclassified

Section: Introductionunclassified

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Comportamento de modelos adaptativos de conforto térmico frente ao modelo de Fanger em intensivistas adaptados ao clima tropical

et al. 2018

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“…Here is following steps. Figure 2 shows hierarchy structure model which contains three layers, object layer, rule layer and scheme layer [11]. At rule layer, temperature, humidity and light intensity serve as comfort index.…”

Section: Thermal Comfort Evaluation Module Based On Fuzzy Analytical mentioning

confidence: 99%

A Comfort Evaluation Method for Indoor Environment

Luo¹,

Lu²,

Zou³

et al. 2017

dtetr

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Surveys reveal that modern people spend more than 90% of their life in an indoor environment. Therefore, the environments indoors have great influence on both the efficiency and body health on the occupants. Nevertheless, the impact of indoor environment on occupants can't be measurement directly nowadays. An indoor comfort evaluation method is proposed in this paper based on the fuzzy AHP. Metrics such as thermal comfort and lighting comfort are considered. Our method is able to derive numeric values for indoor environment so that the occupants are capable of understanding the comfort index for their surrounding environment. Experiment results show that the system can effectively detect the parameters of the indoor environment thermal comfort, and make a quantitative display of the comfort via the fuzzy AHP algorithm. The system has some practicality in the construction of intelligent, air conditioning and other fields.

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