1 热感觉

1.1 7点热感觉投票：

ASHRAE7点标度，范围为【-3，3】，对应于类别冷、凉、微凉、中性、微暖、暖、热。

1.2 3点热感觉投票：

但有时由于数据分布不平衡问题，会将7点热感觉转为3点热感觉，分别表示冷、中性、热。

1.3 7点热感觉转换为3点热感觉的方法：

1、在文献[1]中，将cold & cool & slightly cool划作冷，neutral划作中性，slightly warm & warm & hot划作热。

2、在文献[4]中，将cold & cool划作冷，slightly cool & neutral & slightly warm划作中性，warm & hot划作热，

1.4 建模问题

对热感觉的预测可以建模为分类模型，也可以建模为回归模型。但无论是分类还是回归，利用调查问卷采集训练数据时获取的都是7分类标签。至于如何应用回归模型实现对7分类热感觉的预测，这里可以参考经典预测模型PMV的处理方式。

已知PMV是一种热感觉预测的回归模型，根据PMV热舒适计算分析工具 (buildenvi.com)上对PMV计算值的划分可知，当PMV在【-3，-2.5】时，在7点热感觉中表示为冷；当PMV在【-2.5，-1.5】时，在7点热感觉中表示为凉，当PMV在【-1.5，-0.5】时，在7点热感觉中表示为微凉；当PMV在【-0.5，0.5】时，在7点热感觉中表示为中性；当PMV在【0.5，1.5】时，在7点热感觉中表示为微暖；当PMV在【1.5，2.5】时，在7点热感觉中表示为暖；当PMV在【2.5，3】时，在7点热感觉中表示为热。

2 对于3点热感觉的进一步讨论——热偏好

个人认为，热偏好与热需求、与三点热感觉都可以等同，用于为HVAC提供可操作的建议，一般为3点标度。

2.1 热偏好与三点、七点热感觉的关系

2.1.1 由调查问卷直接获得热偏好

在文献[2][4]中，将热偏好划分为‘warmer’/no change/’cooler’，由调查问卷获得，不需要经过热感觉转换。

2.1.2 由调查问卷获得7点热感觉

2.1.2.1 训练阶段

在文献[3]中，将热偏好划分为热需求，中性，冷需求，分别对应7点热感觉的{-2,-3}, {-1,0,1},{2,3}。因为根据以往的研究，个体所期望的热感觉不一定是中性，也可能是微暖或者微凉。

2.2.2.2 预测阶段（7点热感觉预测→3点热感觉预测→热偏好预测）

1、因PMV预测热感觉为一个回归问题，在文献[2]通过PMV进行对比试验时，假定当预测热感觉投票|PMV|≤0.5时，表示热偏好no change；当预测热感觉投票PMV>0.5时，表示热偏好want cooler；当预测热感觉投票PMV<-0.5时，表示热偏好want warmer。

文献[2]中所提出的热偏好与热感觉相互转换的方法，我认为是可靠并且有依据的。已经知道|PMV|≤0.5对应着7点热感觉的中性，PMV>0.5对应着7点热感觉的微暖、暖、热，PMV<-0.5对应着7点热感觉但微凉、凉、冷。

再结合文献[1]中7点热感觉与3点热感觉的关系，可以看出实际上就是将预测的7点热感觉先变为3点热感觉，再将三点热感觉中的冷、中性、热与热偏好中的warmer、no change、cooler一一对应。只不过个人对[1、2]中七点热感觉转换为三点热感觉的划分方式存疑，一般来说应该将slightly cool、neutral、slightly hot一起作为中性，例如文献[3，4]。

2、在文献[3]中，同样将预测热感觉作为一个回归问题，只不过在把七点热感觉转换为三点热感觉时判定的中性范围扩大。

2.2 热偏好与自适应模型的关系

自适应模型根据80%和90%的可接受舒适度定义了一个室内舒适温度的范围。

文献[2]中认为，如果在80%可接受舒适度的室内舒适温度范围内则为no change；超过上限和低于下限则分别表示want cooler和want warmer。

3 热满意度

在文献[4]中，热满意度同样有7点标度，通过调查问卷获得（非常不满意:-3；不满意:-2；略不满意:-1；中性:0；略满意:1；满意:2；非常满意:3）。根据ASHRAE 55，建议对满意的范围略微宽泛，则假定≤-2的范围为不满意，≥-1的范围为满意。

4 热舒适度

需要说明的是，在文献[1]中热舒适预测模型是利用热感觉在表征作为标签的，因此有理由认为热舒适度即为热感觉。

参考文献

[1] Prediction of individual thermal comfort based on ensemble transfer learning method using wearable and environmental sensors

[2] Personal comfort models: Predicting individuals' thermal preference using occupant heating and cooling behavior and machine learning

[3] Intelligent models to predict the indoor thermal sensation and thermal demand in steady state based on occupants’ skin temperature

[4] Comparison of models for predicting winter individual thermal comfort based on machine learning algorithms

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