• [1]陆 烨,朱其新*,周敬松,等.一种基于PSO-RBF网络算法的热舒适性指标预测新方法[J].苏州科技大学学报(自然科学版),2020,37(01):73-78.[doi:10.12084/j.issn.2096-3289.2020.01.013]
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    一种基于PSO-RBF网络算法的热舒适性指标预测新方法()
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    苏州科技大学学报(自然科学版)[ISSN:2096-3289/CN:32-1871/N]

    卷:
    37
    期数:
    2020年01期
    页码:
    73-78
    栏目:
    出版日期:
    2020-04-09

    文章信息/Info

    作者:
    陆 烨1 朱其新2* 周敬松1 朱永红3
    (1.苏州科技大学 环境科学与工程学院,江苏 苏州 215009;2.苏州科技大学 机械工程学院,江苏 苏州 215009;3.景德镇陶瓷大学 机电工程学院,江西 景德镇 333001)
    关键词:
    PMV指标RBF神经网络粒子群算法HVAC系统
    分类号:
    TP273
    DOI:
    10.12084/j.issn.2096-3289.2020.01.013
    文献标志码:
    A
    摘要:
    研究了一种新的网络算法,该算法采用粒子群优化(PSO)算法对径向基(RBF)神经网络的权值进行优化,并将这种算法运用于热舒适性指标的预测中,通过建立PMV指标预测模型,实现对PMV指标的智能预测。通过Matlab仿真计算,结果表明,基于粒子群优化的径向基网络(PSO-RBF)的预测方法误差精度更小,较之未优化的RBF网络,误差精度提高了79.5%。采用粒子群优化的径向基网络(PSO-RBF)对PMV指标进行预测是完全可行的,将PSO-RBF算法应用于基于PMV指标的空调系统控制中,可为PMV指标的实时控制打下基础。

    相似文献/References:

    [1]李旭军,梁兴琦.基于RBF神经网络的晶体生产组织评价[J].苏州科技大学学报(自然科学版),2011,28(01):49.

    备注/Memo

    备注/Memo:
    国家自然科学基金资助项目(51875380;51375323;61563022);江苏省“六大人才高峰”高层次人才资助项目(DZXX-046);江苏省产学研前瞻性联合研究资金项目(BY2016044-01);江西省自然科学重大基金资助项目(20152ACB20009)
    更新日期/Last Update: 1900-01-01
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