Analyse statistique du confort thermique estival dans un bureau naturellement ventilé
Résumé
Cet article explore les données d'ambiance et de confort thermique dans le cas d'un bureau situé au
Bourget du Lac, France. L'évaluation de la performance de la ventilation naturelle pour le rafraichissement estival est limitée par la difficulté à prédire les interactions entre les actions adaptatives de l'occupant (ouverture des fenêtres, utilisation du brasseur d'air, degré d'habillement) et son confort thermique réellement ressenti. Un des verrous à lever est de pouvoir prédire le confort thermique de l'occupant, dans un environnement et à un instant donné. Dans un premier temps, nous analysons les données recueillies et les confrontons aux modèles standards de confort adaptatif norme NF EN 16798-1 et modèle de Givoni. Ensuite, nous présentons une méthodologie de développement de modèles de prédiction du confort thermique à l’aide de différents algorithmes d’apprentissage statistique (régression linéaire multinomiale, KNN, arbres de décision et random forest) et nous évaluons la pertinence de la méthode SMOTE pour doper les catégories de confort sous représentées.
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