Artificial neural network models as a useful tool to forecast human thermal comfort using microclimatic and bioclimatic data in the great Athens area (Greece)

KOSTAS P. MOUSTRIS; IOANNIS X. TSIROS; IOANNIS C. ZIOMAS; ATHANASIOS G. PALIATSOS

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Artificial neural network models as a useful tool to forecast human thermal comfort using microclimatic and bioclimatic data in the great Athens area (Greece)

机译：人工神经网络模型是在雅典大区（希腊）使用微气候和生物气候数据预测人类热舒适度的有用工具

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The present study deals with the development and application of Artificial Neural Network (ANN) models as a tool for the evaluation of human thermal comfort conditions in the urban environment. ANNs are applied to forecast for three consecutive days during the hot period of the year (May-September) the human thermal comfort conditions as well as the daily number of consecutive hours with high levels of thermal discomfort in the great area of Athens (Greece). Modeling was based on bioclimatic data calculated by two widely used biometereorogical indices (the Discomfort Index and the Cooling Power Index) and microclimatic data (air temperature, relative humidity and wind speed) from 7 different meteorological stations for the period 2001-2005. Model performance showed that the risk of human discomfort conditions exceeding certain thresholds can be successfully forecasted by the ANN models. In addition, despite the limitations of the models, the results of the study demonstrated that ANNs, when adequately trained, could have a high applicability in the area of prevention human thermal discomfort levels in urban areas, based on a series of relatively limited number of bioclimatic data values calculated prior to the period of interest.

机译：本研究涉及人工神经网络（ANN）模型的开发和应用，该模型可作为评估城市环境中人类热舒适条件的工具。在一年中最热的时期（5月至9月）中，连续3天使用人工神经网络进行预报，在雅典大区（希腊），人类的热舒适状况以及每天出现的热不适程度很高的连续小时数。建模基于2001年至2005年期间来自7个不同气象站的两个广泛使用的生物气象指数（不适指数和制冷能力指数）和微气候数据（气温，相对湿度和风速）计算出的生物气候数据。模型性能表明，可以通过ANN模型成功预测超过某些阈值的人体不适状况。此外，尽管模型存在局限性，但研究结果表明，基于一系列数量相对有限的人工神经网络，经过充分培训后，在预防城市地区人类热不适水平方面可能具有较高的适用性。在感兴趣期间之前计算的生物气候数据值。

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来源
《Journal of Environmental Science and Health》 |2010年第4期|p.447-453|共7页
作者
KOSTAS P. MOUSTRIS; IOANNIS X. TSIROS; IOANNIS C. ZIOMAS; ATHANASIOS G. PALIATSOS;
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作者单位

Department of Mechanical Engineering, Technological Education Institute of Piraeus, Athens, Greece;

Department of Geological Sciences and Atmospheric Environment, Faculty of Sciences, Agricultural University of Athens, 75, Iera Odos Str., 118 55, Athens, Greece;

School of Chemical Engineering, National Technical University of Athens, Zografou Campus, Athens, Greece;

General Department of Mathematics, Technological Education Institute of Piraeus, Athens, Greece;

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收录信息美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);美国《生物学医学文摘》(MEDLINE);美国《化学文摘》(CA);
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
urban climate; microclimate; artificial neural networks; estimation; prediction; environmental management; thermal monitoring; thermal sensation; bioclimatology;

机译：城市气候;小气候人工神经网络;估计预测;环境管理;热监测;热感觉;生物气候学;

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