個別空調での温熱環境計測実験による機械学習

摘要

本研究では個別空調における暖房時の温熱環境計測実験を行い，収集したデータを使って個人の快適感，温冷感を学習した結果，以下の知見を得た。(1) 分類学習のテストデータ正解率a) 快適感は5段階の内，一致，1つずれるを累積した割合は8〜9割になつた。b) 温冷感は9段階の内，一致，1つずれるを累積した割合は7〜8割となった。(2) 回帰の予測値と正解値a) 快適感は個人の平均平方二乗誤差の差が線形回帰より回帰学習が0.02〜0.08下がった。また，相関係数は0.07〜0.18上がった。b) 温冷感は線形性が高く学習効果が見込めなかった。(3) 2名の合算申告データによる学習効果2名の申告データによる訓練データで学習したモデルで各個人のテストデータを分類した場合，個人別に学習した場合と正解率が同程度であった。これは事務所など同じ空調制御ゾーンに複数人いて，活動量がデスクワークなど共通の場合は，複数人の申告データを使った学習で快適になる設定が見つけられると考えられる。(4) 温冷感の利用