智能遮阳百叶眩光预测模型控制变量有效性分析

基于预测模型的智能遮阳百叶调控系统具有降低建筑室内眩光性能的能力，其智能性取决于调控方法。而调控方法的设计取决于对室内采光性能相关影响信息的思考。不同影响信息是调控反馈的依据，也是智能预测模型建构的基础。本研究利用机器学习技术，对不同百叶控制变量展开眩光关联性分析，以及不同控制变量在眩光影响上的交互效应。利用XGBoost构建预测模型与展开特征选择，同时采用SHAP可解释方法进一步解析变量与眩光关联大小。研究结果表明，室内使用者所在区域与遮阳百叶之间距离、遮阳形变与眩光发生最为紧密，且互动性影响明显，同时太阳高度角也是遮阳百叶重要的响应信息。结论可为智能遮阳百叶调控系统设计和预测模型建构提供参考依据。