改进PSO-TSFNN智能家居室内空气质量检测与评价

发布时间：2017-09-15 11:22

  本文关键词：改进PSO-TSFNN智能家居室内空气质量检测与评价?

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【摘要】：针对室内空气质量评级存在多影响因子及随机变化的特点,在T-S模糊神经网络(TSFNN)基础上提出一种基于改进粒子群(PSO)优化的算法来对室内空气品质状况进行评价。根据GB/T18883-2002,选取室内代表性污染因子构建标准评价表;通过标准评价表对网络进行训练和测试,生成可用评价模型。结果表明,该模型能够对室内空气质量进行客观可靠的评价,为智能家居室内空气质量调控提供可靠保证,具有较高的实用价值。
【作者单位】： 北京工业大学电子信息与控制工程学院;
【关键词】： 粒子群 T-S模糊神经网络 室内空气质量评价 智能家居
【基金】：北京市科技计划课题重大科技成果转化落地培育项目(Z131100002413028)
【分类号】：X831;X823
【正文快照】： 0引言近年来,大气环境问题越来越受到人们的关注,大气环境的污染[1]给人们的生活带来了严重危害。与此同时,室内空气品质的好坏[2-4]也备受重视。现代人每天有80%以上的时间在室内停留,例如据长沙市居民室内停留时间调查[5]显示,长沙市居民平均每天约有93%的时间是在不同的室

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2 荣蓉;吴文p，

本文编号：856225