ACO-BP模型在某实验室热舒适预测中的研究

• 作者: 苏蕤 赵敏华 闫婷
• 来源期刊: 建筑热能通风空调
• 关键词: 热舒适性 蚁群算法 BP神经网络 预测分类
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 技术交流
• 页码范围: 73-76
• 页数: 4页
• 字数: 2827字
• 语种: 中文

摘要

以热舒适指标PMV作为空调控制系统的控制目标,能够很大程度上实现舒适与节能的统一.基于此研究了一种蚁群神经网络预测分类模型,并给出了详细的设计步骤和部分Matlab设计代码,最后采用某大学实验室数据库中的夏天数据集进行了验证.结果表明,采用蚁群算法对BP神经网络进行整定后,不仅克服了BP算法容易陷入局部最优的缺点,也加快了蚂蚁的收敛速度,提高了热舒适预测分类的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵敏华	西安建筑科技大学信息与控制工程学院	24	141	5.0	11.0
2	闫婷	西安建筑科技大学信息与控制工程学院	2	0	0.0	0.0
3	苏蕤	西安建筑科技大学信息与控制工程学院	3	6	2.0	2.0