室内空气质量评价的数学建模方法研究

发布时间：2017-06-07 07:18

  本文关键词：室内空气质量评价的数学建模方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着生活水平的提高,人们对室内空气质量的要求也越来越高,而调节和改善室内空气质量的前提与基础,是对室内空气质量进行准确有效的评价。目前,对室内空气质量进行评价的方法已有多种,但现有方法由于受到评价模型描述能力的限制,在评价的系统性、动态性、评价颗粒度等方面都存在一些不足,导致对评价结果的描述不精细、不准确,无法满足进一步改善室内空气质量的要求。基于以上问题,本文对现有的室内空气质量评价方法进行对比研究,提出了几种改进的综合评价模型,并将其应用于室内空气质量评价之中。文中对目前常用的室内空气质量评价方法:decipol法、空气质量指数法、模糊综合评价法和灰关联法进行了对比研究。针对这些方法存在的主观性强、动态跟踪性差及评价结果描述不精细等不足,本文将灰关联方法与模糊综合评价法相结合,建立了基于灰关联系数的模糊综合评价模型,解决了因选用不同隶属度函数而导致评价结果的差异性问题。针对传统评价模型对评价过程中的随机性和模糊性描述较为困难,同时对评价结果描述不精细、不准确等问题,本文将云模型引入模糊综合评价中,建立了基于云模型的模糊综合评价模型,通过熵和超熵对评价过程中的随机性和模糊性进行量化描述,并将评价结果表示方法由点扩展到区间,使得评价结果的描述更客观、更精细化,从而为室内空气质量评价提供了新的数学建模方法。文中采用上述两个改进模型分别对某地新装修房间的室内空气质量进行了实例验证,仿真结果表明了其评价的有效性。基于灰关联的模糊综合评价,因无需指派隶属度函数而使评价结果相较于传统模糊综合评价方法更具客观性;而基于云模型的模糊综合评价,则通过计算熵与超熵实现了对评价结果波动范围的量化表达,体现出更精细化的描述方法。在此基础上,本文将云模型模糊综合评价方法成功应用于室外大气质量评价,验证结果表明该方法具有普适性,且能够对大气质量的波动范围进行有效描述,比现行的空气污染指数法具有更丰富的表达能力。
【关键词】：室内空气质量 模糊综合评价 云模型 数学建模方法
【学位授予单位】：苏州科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：X823
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 第一章 绪论12-16
• 1.1 研究背景及意义12-13
• 1.2 存在的问题13
• 1.3 国内外研究进展13-15
• 1.3.1 室内空气质量评价研究进展13-14
• 1.3.2 模糊综合评价研究进展14-15
• 1.4 研究内容及章节安排15-16
• 第二章 常用室内空气质量评价方法及其数学模型16-24
• 2.1 室内空气质量的定义16
• 2.2 室内空气质量评价体系16-18
• 2.3 评价室内空气质量的常用方法18-23
• 2.3.1 decipol评价法18-19
• 2.3.2 空气质量指数法19-20
• 2.3.3 模糊数学评价方法20-21
• 2.3.4 灰关联分析法21-23
• 2.4 本章小结23-24
• 第三章 基于灰色关联系数的模糊综合评价模型及其应用24-33
• 3.1 模糊综合评价理论24-27
• 3.2 基于灰关联系数的室内空气质量模糊综合评价模型27-29
• 3.2.1 确定评价对象因素集27
• 3.2.2 确定评语集27-28
• 3.2.3 数据标准化28
• 3.2.4 确定模糊关系矩阵28-29
• 3.2.5 确定评价因子权重29
• 3.2.6 确定模糊综合评价结果向量29
• 3.3 模型应用29-32
• 3.3.1 确定评价对象因素集29-30
• 3.3.2 确定评语集30
• 3.3.3 数据标准化30-31
• 3.3.4 确定模糊关系矩阵31
• 3.3.5 确定评价因子权重31-32
• 3.3.6 计算模糊综合评价结果32
• 3.3.7 结果分析32
• 3.4 本章小结32-33
• 第四章 基于云模型的模糊综合评价模型及其应用33-52
• 4.1 云模型简介33-38
• 4.1.1 云的定义33
• 4.1.2 云的数字特征33-36
• 4.1.3 云的性质36-37
• 4.1.4 隶属云发生器37-38
• 4.2 基于云模型的模糊综合评价模型38-39
• 4.2.1 确定因素集38
• 4.2.2 确定评语集38
• 4.2.3 确定评价因子云模型权重集38-39
• 4.2.4 确定评语集的云模型39
• 4.2.5 确定隶属云模型39
• 4.2.6 云模型模糊综合评价39
• 4.3 模型有效性39-45
• 4.3.1 确定评价因子集41
• 4.3.2 确定评语集41
• 4.3.3 确定因子云模型权重集41-42
• 4.3.4 确定评语集的云模型42-43
• 4.3.5 确定隶属云模型43-44
• 4.3.6 综合评价44-45
• 4.4 应用实例45-51
• 4.4.1 确定评价因子集45
• 4.4.2 确定评语集45-46
• 4.4.3 确定因子云模型权重集46
• 4.4.4 确定评语集的云模型46-47
• 4.4.5 确定隶属云模型47-48
• 4.4.6 综合评价48-50
• 4.4.7 结果分析50-51
• 4.5 本章小结51-52
• 第五章 总结与期望52-53
• 参考文献53-58
• 图表目录58-59
• 致谢59-60
• 作者简历60-61
• 学习期间发表的论文61

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