基于BP神经网络的PMV预测模型

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  摘 要:预测平均投票PMV(Predict Mean Vote)作为人体热舒适的评价指标,在建筑HVAC系统中有着广泛的应用。传统的 PMV计算方法复杂度很高,必须利用计算机,且对CUP、内存等资源消耗较大。但通过利用Python编程语言和TensorFlow深度学习框架搭建BP神经网络,建立PMV预测模型,可以更高效地计算出PMV值,满足工程需要。
  关键词:PMV;BP神经网络;预测模型;HVAC;深度学习
  在2017年,AlphaGo以3:0的成绩击败了围棋冠军柯洁。引发了AI(人工智能)熱潮,而AlphaGo所用到的围棋AI算法中,就含有神经网络算法。随着人们逐渐进入大数据时代,CPU、GPU等硬件的计算力提升,神经网络以深度学习的形式兴起,在许多领域都有应用。BP神经网络使用BP算法训练,它是迄今最成功的神经网络学习算法,现实任务中使用神经网络时,大多是在使用BP算法进行训练[1]。
  1、PMV指标
  从图3可以看出,预测值与期望值误差较小,模型是比较可靠的。误差的来源可能是在梯度下降时陷入了局部最小值,可以不断调整初始化参数或采用随机梯度下降的方法来减少误差。
  4、结束语
  基于BP神经网络建立的PMV预测模型不需要像传统PMV计算方法那样迭代运算,可以减少运算时间,减轻CPU负荷,节省内存资源,利用TensorFlow和Python的组合可以使建模的过程更加简捷。而且,在2017年,华为发布了麒麟970芯片,首次在智能手机SoC芯片上加持NPU(嵌入式神经网络处理器),使手机芯片逐渐AI化,华为、谷歌、英伟达等公司也在开发适用于其他领域的AI芯片。相信不久,建筑中的HVAC系统的芯片也会逐渐AI化,实现HVAC系统基于PMV指标的实时控制。
  参考文献:
  [1]周志华.机器学习[M].北京:清华大学出版社,2016.
  [2]朱颖心.建筑环境学[M].北京:中国建筑工业出版社,2015.
  [3]范存养.热舒适评价指标PMV及其实际应用[J].暖通空调,1993(03):20-26.
  [4](巴西)法比奥,(巴西)艾伦.神经网络算法与实现:基于Java语言[M].北京:人民邮电出版社,2017.9.
  作者简介:
  凡烈(1999—),男,四川南充,本科,研究方向:暖通空调。
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