基于机器学习的服装店照明环境指标对氛围感知影响的研究
王首一1
熊晔1
冯华1
马浩然2
1.河北工程大学 建筑与艺术学院,河北 邯郸 0560382.河南大学软件学院,河南 开封 450046
摘要：研究个性化服装店的照明环境与氛围感知的影响规律,并根据不同服装风格提出相应的照明环境优化建议.本文以四种服装风格下的665 家服装店作为研究对象,通过主客观调研收集数据,运用方差法、CRITIC赋权等方法对数据进行处理与分析,利用XGBoost归回算法建立照明环境氛围感知预测模型,采用SHAP法解释照明环境指标对氛围感知的贡献程度、相关性及影响规律.可以通过舒适性、活泼性和超然性三个氛围感知维度来评价服装店的照明环境所营造出的氛围感.水平照度是影响舒适性的关键变量,并与之呈负相关;重点照明系数是影响活泼性的关键变量,并与之呈正相关;色温是影响超然性的关键变量,并与之呈正相关.
关键词：服装店照明环境氛围感知XGBoostSHAP
分类号：TU113.6+42(建筑基础科学)
资助基金：河北省社会科学基金项目(HB22TY018)
论文发表日期：2024-08-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 125-134 )
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