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室內熱舒適度測試儀有利于改善室內環境,使人們精神愉快

更新時間:2021-07-13      點擊次數:1268
  室內熱舒適度測試儀可快速準確地對室內環境舒適度作出客觀評價,有利于改善和控制室內環境也是很大程度的發揮節能減排、降低能耗的前提。室內環境是人們生活中接觸頻繁的生活環境之一,良好的室內環境可以潛移默化地使人們精神愉快放松,注意力集中,從而提高辦事效率。相反,冷熱不均的室內環境會使人焦躁不安,難以靜心,甚至影響到身心健康。因此,室內環境的舒適程度越來越受到人們的重視。
  室內熱舒適度測試儀用于計算室內舒適度的預計熱指標PMV方程,但該方程涉及參數較多且有些參數不能直接測量獲得。因此,通過公式轉換來降低方程的復雜度,獲得了評價室內熱環境舒適度的四個熱環境變量(空氣溫度、相對濕度、空氣流速及周圍表面平均輻射溫度)和兩個人為因素(人體新陳代謝率和服裝熱阻)。
  其次,在室內熱舒適度的評價方法上,區別于傳統的公式迭代計算方法來確定PMV指標值,RBF網絡的輸出精度高于BP網絡,因此,引入了遺傳算法優化BP網絡的初始權重和閾值,優化后的GA-BP算法達到了較好的預測精度。引入了模糊系統的方法,并結合神經網絡方法,提出了將自適應神經元模糊推理系統方法(簡稱ANFIS)應用于室內熱舒適度評價建模上,該方法能融合神經網絡的學習能力和模糊系統的推理能力,使得模型預測能力更加準確。
  RBF網絡和ANFIS網絡都取得了相似的預測精度,BP網絡精度較差,而在訓練時間上,RBF網絡花費的時間短,ANFIS網絡由于包含眾多模糊規則而導致網絡訓練速度較慢。優化后的GA-BP算法能快速收斂,提高了BP網絡模型的精度,但花費的時間較大。
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