本發(fā)明專利技術(shù)涉及人體熱舒適評價技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于可穿戴設(shè)備的超聲速客機乘客熱舒適評價方法，包括：基于常壓環(huán)境和若干不同低壓環(huán)境分別采集目標數(shù)并確定熱舒適評價輸入特征；根據(jù)各熱舒適評價輸入特征與壓強的顯著關(guān)系分別確定各熱舒適評價輸入特征的權(quán)重；構(gòu)建數(shù)據(jù)庫，并將所述數(shù)據(jù)庫劃分為訓(xùn)練集和測試集；對所述訓(xùn)練集訓(xùn)練得到初始熱舒適評價模型，定期對熱舒適評價模型校正。本發(fā)明專利技術(shù)全面考慮常壓環(huán)境下與超聲速客機艙內(nèi)環(huán)境下所采集的目標數(shù)據(jù)的差異性，從而確定熱舒適評價模型最終輸入特征及對應(yīng)權(quán)重并訓(xùn)練熱舒適評價模型，同時定期對熱舒適模型校正。提高了熱舒適評價模型的準確性和可靠性，保證了熱舒適評價模型的時效性和適應(yīng)性。
1、近年來，隨著科學技術(shù)的進步，人們的出行質(zhì)量也在不斷提升，飛機成為了一種越來越普遍的交通工具，其中超聲速客機因為速度快成為人們遠距離通行的必要選擇。經(jīng)過多年發(fā)展超聲速客機出現(xiàn)了很多影響乘客舒適的問題，其中飛機艙內(nèi)環(huán)境的熱舒適性越來越受到人們重視。
2、目前針對超聲速客機影響乘客熱舒適的評價方法研究較少，已有的飛機客艙評價方法大多選用的是對乘坐人群進行問卷調(diào)查或者是建立模型進行數(shù)值模擬的方式，但是這些評價方式通常會出現(xiàn)一些諸如人群問卷調(diào)查主觀性較大、問卷人群選擇受限、模型建立困難以及數(shù)值模擬計算困難等問題。并且超音速客機可能存在無法提前預(yù)知的潛在性問題，這會導(dǎo)致評價方法不準確，因此，急需一種高效、準確的超聲速客機乘客熱舒適評價方法。
3、中國專利公開號cn109165413a公開了一種評價飛機座艙環(huán)境下乘客熱舒適性的方法及系統(tǒng)，包括，監(jiān)測飛機座艙內(nèi)的環(huán)境壓力，根據(jù)代謝率、對流換熱系數(shù)與壓力之間的關(guān)系式，推算得到不同壓力狀態(tài)下的實際代謝率和實際對流換熱量；同時根據(jù)皮膚濕潤度與環(huán)境相對濕度的關(guān)系，推算出不同環(huán)境相對濕度下人體皮膚汗液蒸發(fā)散熱量，并由此建立了適用于飛機座艙低壓低濕環(huán)境下的熱舒適性評價方法。由此可見，上述方案存在以下問題：在建立熱舒適性評價方法時，只考慮了環(huán)境因素及乘客生理代謝因素，沒有考慮到用戶生理狀態(tài)信息，如心電、腦電等因素對熱舒適性評價方法的影響，所建立的熱舒適性評價方法準確度低。
r/>技術(shù)實現(xiàn)思路
1、為此，本專利技術(shù)提供一種基于可穿戴設(shè)備的超聲速客機乘客熱舒適評價方法，用以克服現(xiàn)有技術(shù)中熱舒適評價模型準確度低，實時性不高的問題。
2、為實現(xiàn)上述目的，一方面，本專利技術(shù)提供一種基于可穿戴設(shè)備的超聲速客機乘客熱舒適評價方法，其特征在于，包括：
3、步驟s1，基于常壓環(huán)境和若干不同低壓環(huán)境分別采集目標數(shù)據(jù)，目標數(shù)據(jù)包括目標采集體的生理數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)、特征數(shù)據(jù)以及人體熱舒適指標對應(yīng)的舒適值；
4、步驟s2，基于所述目標數(shù)據(jù)分別在常壓環(huán)境與低壓環(huán)境中的變化情況確定熱舒適評價輸入特征，并根據(jù)各熱舒適評價輸入特征與壓強的顯著關(guān)系分別確定各熱舒適評價輸入特征的權(quán)重；
5、步驟s3，基于所述熱舒適評價輸入特征及所述舒適值在不同低壓環(huán)境下構(gòu)建數(shù)據(jù)庫，并將所述數(shù)據(jù)庫劃分為訓(xùn)練集和測試集；
6、步驟s4，采用機器學習算法對所述訓(xùn)練集和所述測試集進行訓(xùn)練，得到初始熱舒適評價模型；
7、步驟s5，周期性采集超聲速客機乘客的所述目標數(shù)據(jù)，以更新所述數(shù)據(jù)庫，并對所述初始熱舒適評價模型進行校正得到最終熱舒適評價模型；
8、其中，所述低壓環(huán)境的環(huán)境壓強小于所述常壓環(huán)境的環(huán)境壓強。
9、進一步地，在所述步驟s2中，基于所述目標數(shù)據(jù)分別在常壓環(huán)境與低壓環(huán)境中的變化情況確定熱舒適評價輸入特征，包括：
10、基于所述常壓環(huán)境及所述低壓環(huán)境采集到的所述目標數(shù)據(jù)進行相關(guān)性差異分析；
11、通過相關(guān)性差異分析確定若干組所述目標數(shù)據(jù)在相關(guān)性上差異性，從而確定最終輸入特征。
12、進一步地，在所述步驟s2中，根據(jù)各熱舒適評價輸入特征與壓強的顯著關(guān)系分別確定各熱舒適評價輸入特征的權(quán)重，包括：
13、計算由所述各熱舒適評價輸入特征和壓強組成的數(shù)據(jù)集的信息熵；
14、分別計算所述各熱舒適評價輸入特征對應(yīng)的條件熵；
15、基于所述信息熵和所述條件熵計算所述各熱舒適評價輸入特征對應(yīng)的信息增益；
16、根據(jù)所述信息增益確定所述各熱舒適評價輸入特征的權(quán)重。
17、進一步地，在所述步驟s4中，采用機器學習算法對所述訓(xùn)練集和所述測試集進行訓(xùn)練，得到初始熱舒適評價模型，包括：
18、步驟s41，分別確定輸入層、隱含層以及輸出層節(jié)點數(shù)；
19、步驟s42，分別確定所述隱含層傳遞函數(shù)及所述輸出層傳遞函數(shù)；
20、步驟s43，設(shè)定最大迭代次數(shù)并對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，包括：
21、調(diào)整從所述輸入層到所述隱含層的連接權(quán)值、從所述隱含層到所述輸出層的連接權(quán)值、所述輸入層和所述隱含層的層間閾值以及所述隱含層和所述輸出層的層間閾值；
22、步驟s44，判斷訓(xùn)練次數(shù)是否達到所述最大迭代次數(shù)，若是，輸出所述熱舒適評價模型，若否，繼續(xù)訓(xùn)練。
23、進一步地，在所述步驟s41中，分別確定輸入層、隱含層以及輸出層節(jié)點數(shù)，所述輸出層包括：
24、以所述舒適值作為預(yù)測輸出層，將所述舒適值用向量形式表示，所述預(yù)測輸出層為矩陣形式。
25、進一步地，在所述步驟s44中，對所述最大迭代次數(shù)進行調(diào)整，包括：
26、基于所述測試集計算所述熱舒適評價模型的誤差率，根據(jù)誤差率結(jié)果決定是否調(diào)整最大迭代次數(shù)，包括：
27、若所述誤差率大于設(shè)定誤差閾值，則對所述最大迭代次數(shù)進行調(diào)整；
28、若所述誤差率小于設(shè)定誤差閾值，則訓(xùn)練結(jié)束，得到第一熱舒適評價模型。
29、進一步地，在步驟s44中，得到所述第一熱舒適評價模型后，包括：
30、基于當前單個目標采集體的所述目標數(shù)據(jù)及所述第一熱舒適評價模型，計算單個目標采集體預(yù)測熱舒適度值；
31、若所述預(yù)測熱舒適度值與實際熱舒適度值之差小于設(shè)定熱舒適度值差，則所述第一熱舒適評價模型為當前單個目標采集體的初始熱舒適評價模型；
32、若所述預(yù)測熱舒適度值與實際熱舒適度值之差大于設(shè)定熱舒適度值差，則調(diào)整當前單個目標采集體的所述權(quán)重，包括：
33、若所述預(yù)測熱舒適度值大于所述實際熱舒適度值，降低所述權(quán)重；
34、若所述預(yù)測熱舒適度值小于所述實際熱舒適度值，提高所述權(quán)重；
35、基于調(diào)整后的權(quán)重更新所述第一熱舒適評價模型，得到當前單個目標采集體的初始熱舒適評價模型。
36、進一步地，在所述步驟s5中，周期性采集超聲速客機乘客的所述目標數(shù)據(jù)，以更新所述數(shù)據(jù)庫，包括：
37、根據(jù)所述目標采集體的當前熱舒適值的平均值調(diào)整采集周期，所述目標采集體的當前熱舒適值通過可穿戴設(shè)備進行獲取。
38、進一步地，在所述步驟s5中，所述調(diào)整采集周期，包括：
39、若當前周期采集的所述目標采集體的當前熱舒適值的平均值符合預(yù)設(shè)調(diào)整范圍，判定減小后續(xù)采集周期；
40、若當前周期采集的所述目標采集體的當前熱舒適值的平均值符合預(yù)設(shè)舒適范圍，判定增大后續(xù)采集周期；
41、若當前周期采集的所述目標采集體的當前熱舒適值的平均值符合熱舒適調(diào)控范圍，判定重新獲取目標采集體的當前熱舒適值并根據(jù)當前熱舒適值的期望確定客艙內(nèi)環(huán)境溫度。
42、進一步地，在所述步驟s5中，對所述初始熱舒適評價模型進行校正，得到最終熱舒適評價模型，包括：
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【技術(shù)保護點】
1.一種基于可穿戴設(shè)備的超聲速客機乘客熱舒適評價方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于可穿戴設(shè)備的超聲速客機乘客熱舒適評價方法，其特征在于，在所述步驟S2中，基于所述目標數(shù)據(jù)分別在常壓環(huán)境與低壓環(huán)境中的變化情況確定熱舒適評價輸入特征，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于可穿戴設(shè)備的超聲速客機乘客熱舒適評價方法，其特征在于，在所述步驟S2中，根據(jù)各熱舒適評價輸入特征與壓強的顯著關(guān)系分別確定各熱舒適評價輸入特征的權(quán)重，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于可穿戴設(shè)備的超聲速客機乘客熱舒適評價方法，其特征在于，在所述步驟S4中，采用機器學習算法對所述訓(xùn)練集和所述測試集進行訓(xùn)練，得到初始熱舒適評價模型，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于可穿戴設(shè)備的超聲速客機乘客熱舒適評價方法，其特征在于，在所述步驟S41中，分別確定輸入層、隱含層以及輸出層節(jié)點數(shù)，所述輸出層包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于可穿戴設(shè)備的超聲速客機乘客熱舒適評價方法，其特征在于，在所述步驟S44中，對所述最大迭代次數(shù)進行調(diào)整，包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于可穿戴設(shè)備的超聲速客機乘客熱舒適評價方法，其特征在于，在步驟S44中，得到所述第一熱舒適評價模型后，包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于可穿戴設(shè)備的超聲速客機乘客熱舒適評價方法，其特征在于，在所述步驟S5中，周期性采集超聲速客機乘客的所述目標數(shù)據(jù)，以更新所述數(shù)據(jù)庫，包括：
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于可穿戴設(shè)備的超聲速客機乘客熱舒適評價方法，其特征在于，在所述步驟S5中，所述調(diào)整采集周期，包括：
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于可穿戴設(shè)備的超聲速客機乘客熱舒適評價方法，其特征在于，在所述步驟S5中，對所述初始熱舒適評價模型進行校正，得到最終熱舒適評價模型，包括：
...
【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于可穿戴設(shè)備的超聲速客機乘客熱舒適評價方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于可穿戴設(shè)備的超聲速客機乘客熱舒適評價方法，其特征在于，在所述步驟s2中，基于所述目標數(shù)據(jù)分別在常壓環(huán)境與低壓環(huán)境中的變化情況確定熱舒適評價輸入特征，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于可穿戴設(shè)備的超聲速客機乘客熱舒適評價方法，其特征在于，在所述步驟s2中，根據(jù)各熱舒適評價輸入特征與壓強的顯著關(guān)系分別確定各熱舒適評價輸入特征的權(quán)重，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于可穿戴設(shè)備的超聲速客機乘客熱舒適評價方法，其特征在于，在所述步驟s4中，采用機器學習算法對所述訓(xùn)練集和所述測試集進行訓(xùn)練，得到初始熱舒適評價模型，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于可穿戴設(shè)備的超聲速客機乘客熱舒適評價方法，其特征在于，在所述步驟s41中，分別確定輸入層、隱含層以及輸出層節(jié)點數(shù)...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：曹曉東，任鍵林，滕一飛，
申請(專利權(quán))人：天目山實驗室，
類型：發(fā)明
國別省市：
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