基于Elman神经网络的PMV参数预测建模

• 作者: 江沸菠 甘巧 申艳妮
• 来源期刊: 吉首大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: PMV 热舒适度 Elman神经网络 预测模型
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 信息
• 页码范围: 64-69
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 字数: 3849字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-2985.2014.06.016

摘要

传统PMV指标计算方法具有复杂度高、延时大的缺陷.根据PMV参数的时变特征,利用Elman神经网络建立PMV参数预测模型,实现对热舒适度的在线监测.模型以温度、相对湿度、风速和平均辐射温度为输入,以PMV指标为预测输出,具有良好的泛化能力.仿真结果表明该方法的预测结果与数值计算的结果相近,同时训练后神经网络的计算时间优于传统方法的计算时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	江沸菠	湖南师范大学物理与信息科学学院	17	88	5.0	8.0
2	申艳妮	湖南师范大学物理与信息科学学院	1	9	1.0	1.0
3	甘巧	湖南师范大学物理与信息科学学院	1	9	1.0	1.0