基于自适应方法的智能家居热舒适度的研究

发布时间：2021-07-22 00:45

　　智能环境测控系统是智能家居里的一个重要分支,目前,大部分的智能环境测控系统都是通过实时监测室内环境因子,然后以人为指令去调节室内环境因子来达到一种人体居住舒适的状态。室内居住环境是人们生活中接触最频繁的生活环境,良好的室内环境可以使人们精神愉快放松,注意力集中,提高工作效率。相反,冷热不均的室内环境会使人焦躁不安,难以静心,甚至影响到身心健康。因此,对室内环境的舒适度的研究越来越至关重要。本文主要是针对智能家居环境测控系统中的环境热舒适进行展开研究,介绍当前环境测控系统对环境热舒适的控制方式的不足,针对传统控制策略本文研究以基于自适应方法的环境热舒适控制研究,介绍了室内热舒适的相关内容,包括热舒适度主要的六类影响因素和热舒适度评价方法,选取了研究所用的热舒适度评价模型,研究了环境变量对环境热舒适度影响来选择系统控制变量和系统控制方式选择,为以后建立的热舒适控制系统的建立打下理论基础。有关选取的热指标PMV评价模型研究,由于该模型涉及参数较多,方程计算复杂,迭代型十分明显,且有些参数不能实际直接测量获得,不能适应不同人群对热舒适的要求。所以针对这些缺陷,本文建立起神经网络与热舒适度评价之... 

【文章来源】：贵州大学贵州省 211工程院校

【文章页数】：84 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

BP网络训练过程

实际值与BP网络输出值的对比

33图 3- 7 实际值与 BP 网络输出值之间的误差由上的实验结果统计成表 3-2 如下：表 3- 2 BP 神经网络算法结果分析算法 样本规模 收敛时间 平均误差BP 200 19s 0.0637由上可知，基于 BP 神经网络的热舒适预测模型在热舒适特征数据的预测方


本文编号：3296098