朱学跃 赵 宁 吴克麒 胡叶楠 陈源梓 长安大学建筑工程学院

1 前言

为了营造良好的室内环境，开窗通风是最常见、最有效的调节方式。然而开窗通风换气的同时也需要考虑开窗行为对能耗的影响。不合理的开窗行为，会导致室外空气带入过多的热、湿、冷量，会使办公建筑能源消耗更加严重。受围护结构、气象条件以及室内人员用能影响，导致不同建筑的能耗存在较大差异，其中人行为的复杂性和不确定性，是导致用能差异的主要影响因素[1]。

人行为具有随机性和复杂性，不能采用统一简化的方式描述人行为。因此，充分了解室内人员开窗行为特征及其影响因素，并开发人行为自适应性模型，并将模型嵌入能耗模拟软件，是缩小建筑能耗预测与实际能耗之间差距的最有效途径之一[2]。

目前用于描述人行为的模型种类繁多，根据研究目的模型大致可被划分为两种类型，一种是用于预测动态的窗户状态转换概率，另外一种是基于已有环境参数预测静态的窗户所处状态的概率。此外，用于预测窗户所处状态的静态模型包括二元逻辑回归、人工神经网络、高斯分布等，其中逻辑回归模型是目前用于预测开窗状态最为广泛的模型。

对于二元逻辑回归模型，已有研究成果中对自变量通常采用连续变量的形式进行建模预测开窗行为，每个自变量对应一个回归系数和优势比解释其对窗户开启可能性的影响程度。例如室外相对湿度以连续性变量带入模型后所得结果优势比为2.5，可解释为：当其他变量保持不变，相对湿度每增加1%窗户处于开启状态可能性是其他变量的2.5倍。……