论文摘要
热舒适度指标的计算过程具有非线性性、计算复杂度高等特点,致使空调的实时控制器无法直接使用。针对这一问题,提出了一种基于改进的禁忌遗传算法神经网络的热舒适度预测模型(TGA-BPNN)。该模型利用神经网络训练函数优化遗传算法的初始种群,并通过禁忌表改进遗传操作。仿真实验表明,与BP神经网络及遗传神经网络相比,TGA-BPNN不仅能提升种群的多样性,还能快速找到全局最优解,从而进一步提升模型预测的准确性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 朱婵,张光建
关键词: 热舒适度,指标,遗传神经网络,算法
来源: 建筑节能 2019年12期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 建筑科学与工程,自动化技术
单位: 四川建筑职业技术学院
分类号: TU111;TP183
页码: 41-44+144
总页数: 5
文件大小: 2550K
下载量: 65
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