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Erschienen in:

2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

Analysis of Thermal Comfort in Mediterranean Climate Buildings Using Random Forest

verfasst von : Pablo Aparicio-Ruiz, Elena Barbadilla-Martín, Alicia Robles-Velasco, Juan Carlos Ragel-Bonilla

Erschienen in: Proceedings of the 17th International Conference on Industrial Engineering and Industrial Management (ICIEIM) – XXVII Congreso de Ingeniería de Organización (CIO2023)

Verlag: Springer Nature Switzerland

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Abstract

This paper presents the working process for predicting thermal comfort using a data-driven model with Random Forest. The proposed model is tested considering the ASHRAE Thermal Comfort Database II, on which the results are based. Such a database comprises thermal comfort information worldwide and is developed to generate comfort prediction models based on additional new variables. The results of this study indicate that this approach has the potential to provide more accurate comfort predictions leading to more efficient and comfortable buildings.

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Barbadilla-Martín, E., et al.: Sensitivity analysis in the prediction of thermal comfort: a machine learning-based approach. In: 16th International Conference on Industrial Engineering and Industrial Management XXVI Congreso de Ingeniería de Organización (2022)

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Kim, J., Schiavon, S., Brager, G.: Personal comfort models – a new paradigm in thermal comfort for occupant-centric environmental control. Build. Environ. 132, 114–124 (2017). https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2018.01.023CrossRef

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Luo, M., et al.: Comparing machine learning algorithms in predicting thermal sensation using ASHRAE Comfort Database II. Energy Build. 210, 109776 (2020). https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2020.109776CrossRef

Zhang, F., Dear, R.D.: Impacts of demographic, contextual and interaction effects on thermal sensation—evidence from a global database. Build. Environ. 162, 106286 (2019). https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2019.106286CrossRef

Titel: Analysis of Thermal Comfort in Mediterranean Climate Buildings Using Random Forest
verfasst von: Pablo Aparicio-Ruiz
Elena Barbadilla-Martín
Alicia Robles-Velasco
Juan Carlos Ragel-Bonilla
Verlag: Springer Nature Switzerland
Buch: Proceedings of the 17th International Conference on Industrial Engineering and Industrial Management (ICIEIM) – XXVII Congreso de Ingeniería de Organización (CIO2023)
Print ISBN: 978-3-031-57995-0

Electronic ISBN: 978-3-031-57996-7

Copyright-Jahr: 2024
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-57996-7_28

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