自丹麦学者Fanger教授建立了PMV方程开始,稳态环境中的PMV指标(预测人体热感觉指标)已在热舒适研究领域内普遍应用。但是大量的热舒适现场研究表明,人体热舒适性存在显著的地域性和季节性差异,人体在特定的气候区和季节中形成了特有的适应性热舒适规律,不同的人群在不同气候和不同室内环境条件下生活时有着不同的热适应规律。这种规律如何变化,对室内热环境有哪些影响,国内外许多专家学者已经对此类问题开展研究,并取得了丰硕的成果,目前在我国部分地区气候的热舒适性研究工作已经相当充分,但对西北严寒地区室内热舒适的研究还有所欠缺。针对上述问题,本文以地处西北严寒地区的城市—嘉峪关市为例,通过采用现场问卷调查和现场测试两种方式,进行住宅室内热环境的调研工作,分析西北大陆性干旱气候下,影响居住者室内热舒适的相关因素,构建基于不同环境变量条件下西北严寒地区人体热中性温度预测模型。主要包括以下内容:首先,通过现场问卷和物理环境测试主客观两种方式对目标住宅进行调研,其中现场问卷的设计是按照居住者不同性别、居住者不同年龄构成、住宅不同建造年代、住宅采暖期及采暖期前后对样本进行分类,并依据已测得的物理环境参数,通过研究室内热感觉、湿感觉、风感觉、热期望温度、热接受率等相关指标,分析不同性别组成、年龄的差异以及建筑年代等因素对居民室内热感觉和热舒适的影响。其次,运用统计学的知识,通过计算机编程的形式,以影响热舒适的不同因子为变量(性别组成、年龄的差异、建造年代差异),构建在不同变量下的热中性温度预测模型,并通过采用正则化的方法对模型进行优化,使模型具有良好的预测能力与泛化能力,结果显示模型经过优化后的预测准确率比未进行优化高出34.5%,并且优化后的模型的预测结果与实际情况较为接近。再次,对影响室内热舒适的相关因子(室内采暖期间及采暖期前后、居住者的不同性别与年龄构成、住宅建造年代的差异)进行了相关性分析,利用主观客观数据进行线性回归模型分析,计算热中性温度,得到在不同变量条件下的热中性温度预测模型,并得出基于该变量条件下的热中性温度值。通过本论文的研究,表明人体热舒适性存在显著的地域性和季节性差异,同时在多角度分析热舒适影响因子过程中发现,针对不同群体之间(不同性别、不同年龄)存在不同的热舒适温度区间。最后,本文重点分析了线性回归模型的不同算法间的特点,提出了基于不同条件变量下的中性温度预测模型,并将所得的模型进行测试和优化,提高了模型整体的预测泛化能力。