吉首大学学报（自然科学版）
吉首大學學報（自然科學版）
길수대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF JISHOU UNIVERSITY
2014年
6期
64-69
,共6页
PMV%热舒适度%Elman神经网络%预测模型
PMV%熱舒適度%Elman神經網絡%預測模型
PMV%열서괄도%Elman신경망락%예측모형
传统PMV指标计算方法具有复杂度高、延时大的缺陷.根据PMV参数的时变特征,利用Elman神经网络建立PMV参数预测模型,实现对热舒适度的在线监测.模型以温度、相对湿度、风速和平均辐射温度为输入,以PMV指标为预测输出,具有良好的泛化能力.仿真结果表明该方法的预测结果与数值计算的结果相近,同时训练后神经网络的计算时间优于传统方法的计算时间.
傳統PMV指標計算方法具有複雜度高、延時大的缺陷.根據PMV參數的時變特徵,利用Elman神經網絡建立PMV參數預測模型,實現對熱舒適度的在線鑑測.模型以溫度、相對濕度、風速和平均輻射溫度為輸入,以PMV指標為預測輸齣,具有良好的汎化能力.倣真結果錶明該方法的預測結果與數值計算的結果相近,同時訓練後神經網絡的計算時間優于傳統方法的計算時間.
전통PMV지표계산방법구유복잡도고、연시대적결함.근거PMV삼수적시변특정,이용Elman신경망락건립PMV삼수예측모형,실현대열서괄도적재선감측.모형이온도、상대습도、풍속화평균복사온도위수입,이PMV지표위예측수출,구유량호적범화능력.방진결과표명해방법적예측결과여수치계산적결과상근,동시훈련후신경망락적계산시간우우전통방법적계산시간.
