基于遗传算法改进BP神经网络的IAQ评价

• 作者: 冯浩栋 罗华山 韩旭
• 来源期刊: 信息技术与网络安全
• 学科: 工学
• 关键词: 室内空气品质 神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2017,（23）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 54-57
• 页数: 4页
• 分类号: TN711
• 字数: 2050字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19358/j.issn.1674-7720.2017.23.016

摘要

室内空气品质(IAQ)的评价一直是困扰人们的一大问题,目前还没有一个完善的评价体系.将遗传算法和神经网络结合建立起一个基于遗传算法改进BP神经网络的IAQ评价模型,该模型预测精度更高且收敛速度更快,能较好地反映IAQ的好坏,得到一个评价等级.通过实际房间测量数据对模型进行检验,结果表明该模型能够客观准确地对IAQ进行评价.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩旭		62	447	13.0	18.0
2	冯浩栋		5	12	2.0	3.0
3	罗华山		5	12	2.0	3.0