论文中国便利店的照明能耗预测模型和主观评价是关于便利店方面的论文题目、论文提纲、便利店论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
摘 要：
便利店销售额在传统零售业中增幅最高,照明在所调研样本总室内能耗中占比为43%.基于全国257家便利店的数据,探讨便利店的照明特征.采用多重线性回归方法建立照明能耗预测模型,采用因子分析方法探讨客观参数与主观评价的联系.研究表明,对便利店,考虑照明节能时需同步关注其主观评价的变化；进行照明设计时需因地制宜；照明能耗预测模型为ln y等于0.479ln x1+0.248ln x2-0.217（y为照明功率密度,x1为单位面积照明造价,x2为典型货架位置水平照度平均值）；顾客对照明充足度的“敏感性”比照明均匀度高；提高照度平均值有助于提高主观评价.
关键词：
便利店；照明；能耗；预测模型；视觉满意度
Abstract：
Sales volume on convenience stores increased the most, and lighting made up 43% of interior energy consumption. Based on sample investigation of 257 convenience stores in China, the survey data were collected, and lighting feature were exposed. Multiple linear regression was adopted to built the prediction model of lighting energy consumption, and factor analysis was adopted to explore the connection between subjective evaluation and objective variables. The results showed that： for convenience stores, subjective evaluation would be accounted when sing lighting energy； lighting design method would vary to fit different region； the prediction model of lighting energy consumption is lny等于0.479lnx1+0.248lnx2-0.217；customers were more sensitive about illumination adequacy than uniformity and increasing the illumination improved subjective evaluation.
Keywords：
convenience stores； lighting； energy consumption； prediction model； visual satiaction
便利店是一种用以满足顾客应急性、便利性需求的零售业态[1].2013年,便利店的15家主要代表企业销售额增速为18.2%,在传统零售业中增幅最高[2].2013年末,中国便利店零售营业面积为131.4万m2,从业人数7.4万人,门店数量14 680个,商品销售额311.3亿元[3].照明在零售建筑能耗中占比最高,在美国约为30.1%[4],英国约为34.0%[5],本研究调研样本占比为43%.
学者们对于便利店照明的研究主要集中在节能方面.研究表明：对便利店,使用LED灯取代荧光灯,节能率超过50%[67]；使用调光装置的T8,能耗降低38.67%[8]；使用EEMs和远程高效制冷系统,能耗降低13%[9]；使用RFID控制系统和发光二极管光源,能耗降低65.6%[10].上述研究多关注照明能耗,对主观评价的研究较少.
通过对中国257家便利店的实测数据和主观评价的分析,总结中国便利店的照明特征,建立便利店照明的能耗预测模型,探讨便利店照明的客观参数与顾客的主观评价之间的关系,以期为便利店的照明设计提供支撑.
1研究方法
1.1数据采集
实测数据来源于中国各地257家便利店,约占全国便利店总门店数的0.02%.样本取自中国32个地级市,在东部、中部、东北及西部均有分布,占比分别为42%、16%、9.3%和32.7%.调研内容和方法如表1所示.
对几项关键数据作如下解释：
1）开敞空间水平照度.开敞空间指在一个标准柱网单元内无货架、柜台等遮挡的空间.开敞空间水平照度为每家店3处开敞空间水平照度平均值的平均值（不按面积加权）.
2）典型货架位置照度.选取具有代表性的货架,测量货架之间通道的水平照度,并计算水平照度平均值和均匀度,取3处货架通道的平均值作为该店典型货架位置水平照度和水平照度均匀度；以上通道处货架实测低（0.2 m）、中（1.0 m）、高（2.0 m）3个位置的垂直照度,并分别计算垂直照度平均值和均匀度,取3处货架通道的平均值作为该店典型货架位置垂直照度和垂直照度均匀度.
3）主观评价.主观评价采用问卷调查法,每个城市辖区的便利店随机委派3个照明从业人员作为评价人,并且各城市辖区的评价人不重复 ,共96位评价人.在不知道实测数据的前提下,评价人走遍便利店,填写调查问卷得到主观评价数据.[11]主观评价数据如表 2所示.
1.2分析方法
采用SPSS软件对数据进行统计分析以及建立能耗预测模型.
1）多重线性回归[12]：通过person相关性分析可知因变量与多个自变量存在线性相关关系,采用多重线性回归,建立因變量与多个自变量之间的关系.
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参考文献：
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