基于神经网络的室内热舒适评判模型  

Evaluation model for indoor thermal comfort based on neural network

作　　者：赵博[1] 连之伟[1] 周湘江[1] 叶晓江[1] 

机构地区：[1]上海交通大学机械与动力工程学院,上海200030

出　　处：《哈尔滨工业大学学报》2003年第12期1436-1438,共3页Journal of Harbin Institute of Technology

基　　金：国家自然科学基金资助项目(59808010)

摘　　要：为更加科学地建立室内热舒适度评判体系,以某个体对不同热环境4个室内环境主要影响因素(环境温度、风速、相对湿度、平均辐射温度)的热舒适判断作为教师对神经网络的权值进行修正,以MatLab为开发工具,建立了室内热舒适的BP神经网络评判模型,给出了模型的算法。几种不同环境的验证结果表明,该模型的预测结果与此个体的实际判断高度吻合。The foundational principle of BP neural network is described, and the weight of neural network is modified by adopting a person' s evaluation on four main factors of indoor thermal comfort temperature, velocity, relative humidity and mean radiation temperature in different environment. A BP neural network evaluation model is established with the developing tool MatLab for indoor thermal comfort, and validated in different indoor environments. The results show that the forecast of the model is in good agreement with the real estimation.

关 键 词：BP神经网络 室内环境 热舒适度评判 MATLAB 环境参数 

分 类 号：TU111.191[建筑科学—建筑理论]