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热舒适性是人们对室内温度的满意程度的体现，与人们的工作效率和健康状况有关。 这样，有必要为用户构建合适的环境。 但是，即使过去几十年自适应热舒适性发展Swift，大多数模型仍基于简单的统计分析（例如回归模型）开发，这些模型也可能无法捕获热舒适性与室内热环境之间的复杂关系。作为个体特征之间的差异。 因此，为了提高自适应热舒适模型的准确性，本文提出了一种基于决策树的RP884数据集子集开发的热舒适模型。 然后，开发了基于舒适度的HVAC控制器，该控制器具有上述训练模型的热感预测结果。 结果，提出的控制器确实改善了乘员的热舒适模型。

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