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室內熱舒適度測試儀有利于改善室內環境，使人們精神愉快
發布時間： 2021-07-13 點擊次數： 797次室內熱舒適度測試儀可快速準確地對室內環境舒適度作出客觀評價，有利于改善和控制室內環境也是很大程度的發揮節能減排、降低能耗的前提。室內環境是人們生活中接觸頻繁的生活環境之一，良好的室內環境可以潛移默化地使人們精神愉快放松，注意力集中，從而提高辦事效率。相反，冷熱不均的室內環境會使人焦躁不安，難以靜心，甚至影響到身心健康。因此，室內環境的舒適程度越來越受到人們的重視。室內熱舒適度測試儀用于計算室內舒適度的預計熱指標PMV方程，但該方程涉及參數較多且有些參數不能直接測量獲得。因此，通過公式轉換來降低方程的復雜度，獲得了評價室內熱環境舒適度的四個熱環境變量（空氣溫度、相對濕度、空氣流速及周圍表面平均輻射溫度）和兩個人為因素（人體新陳代謝率和服裝熱阻）。其次，在室內熱舒適度的評價方法上，區別于傳統的公式迭代計算方法來確定PMV指標值，RBF網絡的輸出精度高于BP網絡，因此，引入了遺傳算法優化BP網絡的初始權重和閾值，優化后的GA-BP算法達到了較好的預測精度。引入了模糊系統的方法，并結合神經網絡方法，提出了將自適應神經元模糊推理系統方法（簡稱ANFIS）應用于室內熱舒適度評價建模上，該方法能融合神經網絡的學習能力和模糊系統的推理能力，使得模型預測能力更加準確。RBF網絡和ANFIS網絡都取得了相似的預測精度，BP網絡精度較差，而在訓練時間上，RBF網絡花費的時間短，ANFIS網絡由于包含眾多模糊規則而導致網絡訓練速度較慢。優化后的GA-BP算法能快速收斂，提高了BP網絡模型的精度，但花費的時間較大。
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