An indoor thermal comfort model for group thermal comfort prediction based on K-means++ algorithm

•K-means++ algorithm was first used to build a thermal comfort model without occupants’ feedback.•Even with small dataset, the proposed model achieved high accurancy.•Mahalanobis distance algorithm was used for outlier test, reducing errors and avoiding excessive reduction of data set.•The model cou...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Energy and buildings Jg. 327; S. 115000
Hauptverfasser: Liu, Ying, Li, Xiangru, Sun, Cheng, Dong, Qi, Yin, Qing, Yan, Bin
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Elsevier B.V 15.01.2025
Schlagworte:
ISSN:0378-7788
Online-Zugang:Volltext
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