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基于室内外环境参数的人员开窗行为识别模型

论文作者刘咏爽1，于丹1，崔治国2，张亮2，曹勇2杂志期数2023年4月刊
关键词室内外环境参数；开窗行为；识别模型；C4.5决策树算法
作者单位（1.北京建筑大学，北京100044；2.中国建筑科学研究院有限公司，北京100013）
以寒冷地区某住户为研究对象，采用C4.5决策树算法，提出一种基于室内外环境参数的供暖期人员开窗行为识别模型，选取识别模型的特征变量。结合真实开窗情况，以正确率、准确率作为指标，评价识别模型的识别效果。识别模型的特征变量为室内温度、室内相对湿度、15 min室内温度变化量、60 min室内相对湿度变化量、室外温度、室外相对湿度、壁面逐时太阳入射角。各测试房间识别模型的识别正确率均比较高，范围为89.6%~94.8%。识别模型在准确率方面也有较好表现，范围为84.9%~91.6%。各房间识别模型均具有一定的正确性、准确性。识别结果与真实开窗情况变化趋势基本一致，且吻合程度比较高。C4.5决策树算法在寒冷地区供暖期人员开窗行为识别方面表现良好。
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