申请/专利权人：西安建筑科技大学

申请日：2023-11-08

公开（公告）日：2024-02-02

公开（公告）号：CN117493851A

主分类号：G06F18/213

分类号：G06F18/213;G06F18/2431;G06F18/27;G06Q50/26;G06Q50/40

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.02.02#公开

摘要：本发明为影响地铁出行者热感觉的关键因素的提取方法，涉及交通规划与管理领域，以寒冷地区典型城市西安的地铁出行者为研究对象，以过渡季节春秋季现场研究为例，以表征出行者热舒适的重要评价指标热感觉为目标，挖掘影响出行者热感觉的多维影响因素，通过无序多分类logistic回归分析，发现出行者在过渡季节的动态出行期间，影响热感觉的关键因素。为丰富人体热舒适理论内涵，践行绿色交通出行理念，提供了理论支撑。

主权项：1.影响地铁出行者热感觉的关键因素的提取方法，其特征在于，包括以下步骤：基于现场调研得到的主观感知问卷数据和热环境参数的实测数据，按照出行者个体因素、出行环境因素、主观感知因素和热期望因素四个维度的指标选取多个自变量，并且对其进行分类与赋值；确定因变量为出行者的热感觉，所述出行者的热感觉采用ASHRAE7级标尺进行分类，分别为–3冷、–2凉、–1微凉、0中性、1微暖、2暖、3热，来标定；对每个自变量和与之对应因变量之间的二元关系来进行单因素显著性检验，将显著性低于设定值的无意义的自变量剔除；所述自变量之间进行共线性诊断，剔除部分高度相关的自变量；将分类的自变量作为输入，构建Logistic回归模型，表达公式为： 其中，αj为常数项；x1,x2,…，xk为自变量；β1k,β2k,…，βjk为回归系数；根据所述Logistic回归模型，采用后退法得到每个所述自变量在所述Logistic回归模型中的显著性；将显著性低于设定值的自变量剔除；将显著性高于设定值的自变量作为所述Logistic回归模型的输入，得到所述Logistic回归模型的因变量y，当因变量y为中性时，确定当前所述Logistic回归模型中的对应的自变量为影响地铁出行者热感觉的关键因素。

全文数据：

权利要求：

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