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Bayesian thermal comfort model

机译：贝叶斯热舒适模型

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Thermal comfort assessment is a prime measure in indoor environment design to evaluate occupant satisfaction. Fanger's thermal comfort model using heat balance theory conducted by chamber test has been widely adopted for thermal environment design criteria. However, rising numbers of thermal comfort field studies show that Fanger's model is not a good predictor of actual thermal sensation and many field measurements were statistically insignificant. This study proposes a Bayesian approach to update our current beliefs about thermal comfort and shows that the maximum likelihood of posterior estimates is close to the actual percentage dissatisfied (APD) obtained from large sample field surveys. For small sample sizes, the Bayesian estimation is close to Fanger's prediction and gives a solution for the discrepancy of Fanger's model. Congruence between Fanger's model prediction and contemporary field survey data is quantified. This quantitative assessment on the belief in newly yielded thermal comfort data can be a solution to the choice of thermal comfort criteria in future thermal environment designs.
机译：热舒适性评估是室内环境设计中评估乘员满意度的主要措施。采用热室试验进行热平衡理论的Fanger热舒适模型已被广泛用于热环境设计标准。但是，越来越多的热舒适性现场研究表明，Fanger模型不能很好地预测实际的热感，并且许多现场测量值在统计上都不重要。这项研究提出了一种贝叶斯方法来更新我们目前对热舒适性的看法，并表明后验估计的最大可能性接近于从大样本现场调查中获得的实际不满意百分比（APD）。对于小样本量，贝叶斯估计接近Fanger的预测，并为Fanger模型的差异提供了解决方案。量化了Fanger模型预测与当代现场调查数据之间的一致性。这种对新产生的热舒适性数据的信念的定量评估可以解决未来热环境设计中选择热舒适性标准的问题。

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