基于C-支持向量机分类算法的室内照明质量评价方法研究——以教室照明为例

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随着全球范围内城镇化进程的推进,尽管照明节能已经成为当下建筑及室内设计中必须考虑的因素之一,但是照明节能不应以牺牲光环境质量为代价,在不显著降低使用者舒适性感受的前提下降低建筑能耗,应成为当今建筑节能设计的基本准则。因此,室内照明设计中如何权衡照明能耗和照明质量成为公共建筑室内照明设计的关键,并且有必要根据不同类型的建筑室内空间,探索其光环境参数与光环境质量之间的映射关系,进而约束照明节能的设计底线,使得光环境质量和照明节能的总体收益最大化。
  基于以上背景,本研究依托国家重点研发计划《新型采光关键技术与高效照明控制系统研发》课题(课题编号:2016YFB0601702),首先从光环境质量及照明节能二者之间的关系出发,总结了相关文献对于光环境质量、照明节能以及权衡二者之间关系的有关研究成果,进而提出了本研究的切入点:根据特定建筑室内场景,应用C-支持向量机分类算法(C-support vector classification, C-SVC)修正Kruithof光舒适曲线,分类界面的可视化结果可同时作为照明舒适与照明节能的设计参考。在此基础上,使用C-SVC算法对已有的生产作业环境光舒适实验数据进行了挖掘建模,表明了该方法的可行性,进而对类似的光环境舒适度主观评价实验研究的实验操作流程及常用的python数据处理、数据挖掘手段进行了归纳总结。接下来,以教室照明为例,使用该方法开展了全面的光环境质量评价体系搭建的研究,具体包括:(1)对教室照明环境进行现场测量及光环境舒适度网络调研,发现教室黑板面阅读、桌面阅读以及投影阅读光环境的现存问题,并且为之后的主观评价实验场景搭建提供参数依据;(2)在可变建筑空间综合实验舱中搭建中小型教室模拟空间,开展照明舒适度主观评价实验并收集实验数据;(3)使用C-SVC算法对实验数据进行挖掘建模,分别得到黑板面阅读、桌面阅读以及投影阅读的照明舒适度评价模型及不同舒适等级(极不舒适、较不舒适、较舒适、最佳舒适)的分类界面可视化结果,并进行模型验证和结果讨论,指明该模型对于教室照明质量以及照明节能设计的实际应用意义。最后,总结并归纳了本文的研究内容、创新之处以及进一步的研究方向,为后续光环境质量与照明节能的研究提供了思路。
  本文的研究结果表明,基于C-SVC算法的照明质量与照明节能权衡优化方法具有可行性,且模型分类界面的可视化结果便于实际使用,对于建筑室内照明设计具有一定的参考价值。
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