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[张贴报告]基于优化BP神经网络算法的热舒适预测
基于优化BP神经网络算法的热舒适预测
编号：4
稿件编号：263 访问权限：仅限参会人
更新：2021-09-18 17:18:27 浏览：368次
张贴报告
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摘要
调控室内热、湿环境对人员的舒适度、健康、工作效率等方面有着重要的影响。因此，通过评估室内人员热感觉以此控制暖通空调设备，建立预测热舒适模型是必要的。本文采用基于L-M、共轭梯度、贝叶斯回归的三层感知器前馈神经网络构建预测热舒适模型。通过传感器采集的包含人体皮肤温度，室内温、湿度，黑球温度的数据集作为模型输入。实验结果表明，L-M算法更适合建立热舒适预测模型，其精度更高，拟合效果更好。
关键字
热舒适,神经网络,环境监测
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