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首页> 外文期刊>Journal of building performance simulation >A dimensionality reduction method to select the most representative daylight illuminance distributions
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A dimensionality reduction method to select the most representative daylight illuminance distributions

机译：选择最有代表性的日光照度分布的降维方法

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One challenge when evaluating daylight distribution is dealing with the large amount of temporal and spatial data, visualizations and variability in illuminances that are assessed in buildings. Using a dimensionality reduction method based on principal component analysis, we identified the most representative annual daylight distributions. We modelled a rectangular room containing an analysis grid of 3200 illuminance sensor points and simulated 3285 different temporal daylight conditions using an annual occupancy schedule ranging from 08:00 to 17:00 with one-hour sampling intervals in two locations: Singapore and Oakland, California. Our approach explained 98% of the illuminance variability with three daylight distributions in Singapore, and 92% using six in Oakland, California. Our dimensionality reduction strategy was also generalized using a complex building geometry showing the utility of the method. We think this approach can be used to provide a more efficient and reliable method to analyse daylight performance in building practice.
机译：评估日光分布时的一项挑战是处理建筑物中评估的大​​量时间和空间数据，可视化和照度变化。使用基于主成分分析的降维方法，我们确定了最具代表性的年度日光分布。我们对一个矩形房间进行建模，该房间包含一个具有3200个照度传感器点的分析网格，并使用从08:00到17:00的年度占用时间表（在两个位置：新加坡和奥克兰）以一小时的采样间隔来模拟3285种不同的日光条件。我们的方法解释了新加坡98％的照度变化和3种日光分布，而加利福尼亚州奥克兰的6种方法解释了92％的照度变化。我们的降维策略也使用复杂的建筑几何体进行了概括，表明了该方法的实用性。我们认为该方法可用于提供一种更有效，更可靠的方法来分析建筑实践中的日光性能。

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