基于禁忌遗传神经网络的热舒适度预测模型研究

基于禁忌遗传神经网络的热舒适度预测模型研究

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

  • 0 引言
  • 1 热舒适度的预测平均投票模型
  • 2 禁忌遗传神经网络
  •   2.1 BP神经网络
  •   2.2 禁忌遗传算法
  •   2.3 禁忌遗传神经网络
  • 3 热舒适度预测模型的仿真实验及结果分析
  •   3.1 BP神经网络的样本数据
  •   3.2 仿真实验与数据分析
  • 4 结论
  • 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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