CMAC神经网络在热舒适度测试中的应用  

The implementation of CMAC Neural Network in measuring thermal-comfort-degree

作　　者：李慧[1] 段培永[2] 

机构地区：[1]山东建筑工程学院空调工程系,山东济南250014 [2]山东建筑工程学院信息与电气工程系,山东济南250014

出　　处：《山东建筑工程学院学报》2003年第4期54-57,共4页Journal of Shandong Institute of Architecture and Engineering

基　　金：山东省自然科学基金项目资助(Q2002G01)

摘　　要：采用传统计算方法无法对热舒适度进行直接测量。利用CMAC神经网络的非线性函数逼近功能,建立热舒适度软测量仪表模型,克服热舒适度计算复杂的缺陷,实现热舒适度的在线检测,可广泛应用于智能家电和基于热舒适度的中央空调控制系统中。仿真结果表明,该方法简单实用、精度高、速度快。Thermal-comfort-degree can not be measured directly by general calculation methods. A new softsensor model for measuring thermal-comfort-degree has been built using the nonlinear calibration function of the CMAC neural network. Excluding the complicated calculation, the presented model can realize the on-line measurement on the thermal-comfort-degree, and can be used widely in intelligent-home-appliances and air-conditioning systems.

关 键 词：中央空调 控制系统 CMAC神经网络 热舒适度 测试 

分 类 号：TU834.861[建筑科学—供热、供燃气、通风及空调工程]