建筑热能通风空调
建築熱能通風空調
건축열능통풍공조
Building Energy & Environment
2015年
5期
73-76
,共4页
热舒适性%蚁群算法%BP神经网络%预测分类
熱舒適性%蟻群算法%BP神經網絡%預測分類
열서괄성%의군산법%BP신경망락%예측분류
以热舒适指标PMV作为空调控制系统的控制目标,能够很大程度上实现舒适与节能的统一.基于此研究了一种蚁群神经网络预测分类模型,并给出了详细的设计步骤和部分Matlab设计代码,最后采用某大学实验室数据库中的夏天数据集进行了验证.结果表明,采用蚁群算法对BP神经网络进行整定后,不仅克服了BP算法容易陷入局部最优的缺点,也加快了蚂蚁的收敛速度,提高了热舒适预测分类的准确性.
以熱舒適指標PMV作為空調控製繫統的控製目標,能夠很大程度上實現舒適與節能的統一.基于此研究瞭一種蟻群神經網絡預測分類模型,併給齣瞭詳細的設計步驟和部分Matlab設計代碼,最後採用某大學實驗室數據庫中的夏天數據集進行瞭驗證.結果錶明,採用蟻群算法對BP神經網絡進行整定後,不僅剋服瞭BP算法容易陷入跼部最優的缺點,也加快瞭螞蟻的收斂速度,提高瞭熱舒適預測分類的準確性.
이열서괄지표PMV작위공조공제계통적공제목표,능구흔대정도상실현서괄여절능적통일.기우차연구료일충의군신경망락예측분류모형,병급출료상세적설계보취화부분Matlab설계대마,최후채용모대학실험실수거고중적하천수거집진행료험증.결과표명,채용의군산법대BP신경망락진행정정후,불부극복료BP산법용역함입국부최우적결점,야가쾌료마의적수렴속도,제고료열서괄예측분류적준학성.
