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皮肤温度、热交换率和空气温度
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表2 热舒适推断的各种培训和测试场景。 场景训练数据集测试数据集 1实验前半部分（升温）实验后半部分（降温） 2实验的后半部分（降温）实验的前半部分（升温） 3所有数据（交叉验证）所有数据（交叉验证） 对于第一个和第二个场景，假设训练集和测试集是分开的（类似于交叉验证过程），我们创建了训练集的10个子部分，并通过每次删除一个子部分，对随机选择的组进行训练推理模型。然后，我们使用整个测试数据集来测试总体性能。对于第三种情况，我们执行了标准的10倍交叉验证。对于所有场景，我们在结果部分使用平均性能指标。 去： 4.后果 4.1. 生理反应分析 面部皮肤生理变量研究：图6显示了第一次实验研究中示例参与者的每个测量参数的变化，即测量脸颊上的热流和皮肤温度。应用Savitzky-Golay过滤后，绘制了第二张热交换率数据图（图6b）。其余为原始环境条件数据。此示例显示了数据集中具有代表性的趋势。在实验开始时，当环境温度值较低时，观察到较高的热交换率。这表明，由于人体与环境之间的温度梯度，在空气温度较低时，人体会散发更多的热量。相比之下，测量的皮肤温度较低，在较低的空气温度下接近环境温度。皮肤温度可能受到血管收缩机制（由于温度调节，皮肤表面的血流减少）和室内较低的环境温度的影响。由于高热量被消散，温度调节机制被触发，以降低热交换率并改善热舒适体验。所有受试者都表示，在实验开始时，他们更喜欢温暖的环境，这反映出他们缺乏舒适感。随着温度的升高，我们可以观察到热流值呈下降趋势，皮肤温度呈上升趋势。在实验结束时，所有受试者都表达了他们对较冷条件的偏好，热偏好等级在两种情况之间变化−1及−5.在整个实验过程中，相对湿度的持续下降在实验中没有计划。我们推测，由于我们的试验台是一个没有窗户的封闭空间，最小的渗透导致了相对湿度的这种趋势。因此，在我们的分析中，我们没有考虑相对湿度作为一个因素，而我们只关注环境温度作为热投票变化的主要驱动因素。这也对应于文献[22,53]中的演示，其中指出，热舒适投票的主要驱动因素是空气温度的变化。 保存图片、插图等的外部文件。 对象名称为sensors-19-03691-g006.jpg 在单独的窗口中打开 图6 从人类受试者5获取的数据。 图7显示了脸颊皮肤温度、热交换率和温度范围内的空气温度，在这些温度范围内，每个受试者都表现出舒适的投票。这种可视化显示，不同的个体在一定的热交换率下感知热舒适，如果超出此范围，就会体验到热不适。这也适用于其他两个变量。此外，据观察，每个主题的每个属性都有一个不同的范围，这表明需要为舒适驱动的HVAC操作开发个性化舒适模型或配置文件。 保存图片、插图等的外部文件。 对象名称为sensors-19-03691-g007.jpg 在单独的窗口中打开 图7 参与者在舒适状态下的皮肤温度、热交换率和空气温度。 图8显示了第一轮实验中14名参与者不同参数之间的相关分析得出的相关系数值，在此期间，传感器连接到面部皮肤。如图8所示，热交换率与热偏好、空气温度和皮肤温度高度相关。我们观察到热交换率和热偏好之间正相关，而其他变量之间负相关。各相关系数的中值为0.94，−0.94，以及−分别为0.93。在两种情况下，我们观察到异常值（图8中用交叉标记绘制）。与其他参与者相比，来自男性参与者的热流数据显示出不规则性。联合国图8显示了第一轮实验中14名参与者不同参数之间的相关分析得出的相关系数值，在此期间，传感器连接到面部皮肤。如图8所示，热交换率与热偏好、空气温度和皮肤温度高度相关。我们观察到热交换率和热偏好之间正相关，而其他变量之间负相关。各相关系数的中值为0.94，−0.94，以及−分别为0.93。在两种情况下，我们观察到异常值（图8中用交叉标记绘制）。与其他参与者相比，来自男性参与者的热流数据显示出不规则性。皮肤和传感器之间不稳定的接触可能会导致此问题。另一个离群值与另一个参与者相关，对于他们而言，尽管脸颊皮肤温度增加，热交换率在实验中开始增加。这导致了中等相关系数（即热流密度和热偏好之间的相关系数为0.43）。 保存图片、插图等的外部文件。 对象名称为sensors-19-03691-g008.jpg 在单独的窗口中打开 图8 14名受试者的热通量与（1）热偏好，（2）空气温度和（3）皮肤温度之间的相关系数；这些是面部皮肤测量的结果。 腕部皮肤生理变量的研究：在图9中，我们为第二次实验研究中测量腕部皮肤生理变量的示例参与者展示了不同变量的变化。与图6类似，只有热交换率数据（图9b）通过过滤进行后处理以进行演示。腕部温度随空气温度的变化而变化，而热交换率和相对湿度则相反。这些图表代表数据集，反映了环境温度从低到高再到低的变化。与第一个实验的观察结果类似，热交换率在实验开始时很高，并且随着环境温度的升高（即实验的前半部分），热交换率呈下降趋势。在实验的后半段，随着温度的降低，热交换率呈上升趋势。在整个实验过程中，我们没有通知参与者温度的变化。在温度变化期间，18个参与者中的16个在实验开始时报告了阳性值（要求具有较温暖的环境），在空气温度达到最大值时在中间的负值，并且在结束时再次为正值。在整个实验过程中，两名受试者（一名男性和一名女性）只报告了零和正值（要求有更温暖的环境）。 保存图片、插图等的外部文件。 对象名称为sensors-19-03691-g009.jpg 在单独的窗口中打开 图9 从人类受试者5获取的数据。 类似地，在这种情况下，在图10中，我们给出了在参与者表示不同瞬态温度趋势（即增加和减少）的舒适状态期间每个变量的范围。 保存图片、插图等的外部文件。 对象名称为sensors-19-03691-g010.jpg 在单独的窗口中打开 图10 在第二个实验（即测量手腕上的变量）中，在不同瞬态温度趋势（升高和降低）下，舒适状态下的热交换率、皮肤温度和空气温度范围。 如图7所示，该图显示了个人在感到舒适时具有不同的热交换率和皮肤温度范围，这强调了个性化热舒适模型的需要。另一个关键观察结果是，大多数受试者在经历不同温度范围的瞬态温度上升和下降趋势时，报告了他们的零投票（即舒适的环境条件）。例如，受试者#1在实验前半部分的空气温度为22.1°C至23.6°C时感到舒适，但在实验后半部分，他在25.4°C至26.6°C的温度下感到舒适。 温度转折点处乘员体验的变化可能与生理或心理因素有关。在生理学方面，一旦皮肤传感器传达有关温度下降的信息，大脑可能会将这种体验解释为进入舒适状态，考虑到体温调节需求的立即减少。这一观察结果强调了考虑乘员的热体验的重要性，这可能会影响对热的感知
 
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