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基于优化BP神经网络算法的热舒适预测
编号：4
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更新：2021-09-18 17:18:27 浏览：314次
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报告开始：暂无开始时间（Asia/Shanghai）
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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。
关键词
热舒适,神经网络,环境监测
报告人
李潇婧
硕士研究生 西安建筑科技大学稿件作者
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重要日期
-
会议日期
12月03日
2021
至12月05日
2021
-
09月15日 2021
初稿截稿日期
-
12月05日 2021
注册截止日期
主办单位
中国环境科学学会室内环境与健康分会
承办单位
武汉理工大学
联系方式
- Mr. 吴永佳
- IE******@163.com
- 181********
历届会议
-
2025年08月08日 中国 大连市
第12届全国室内环境与健康大会 -
2023年06月16日 中国 呼和浩特市
第十一届全国室内环境与健康大会
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