【摘 要】
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采用超闭球CMAC（HCMAC）神经网络,建立家用空调器制冷环境下室内外温、湿度关联模型,预测室内空气的相对湿度。提出了基于PMV指标的家用空调温度设定值的计算实验方法。该舒适度
【机 构】
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山东建筑大学山东省智能建筑技术重点实验室,山东建筑大学可再生能源建筑利用技术省部共建教育部重点实验室
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采用超闭球CMAC（HCMAC）神经网络,建立家用空调器制冷环境下室内外温、湿度关联模型,预测室内空气的相对湿度。提出了基于PMV指标的家用空调温度设定值的计算实验方法。该舒适度控制方法只利用室内外环境参数历史数据,通过HCMAC样本学习和简便的计算实验,自适应地满足住户热舒适偏好需求。仿真结果表明,HCMAC模型能够较准确地预测室内空气的相对湿度;通过调整温度设定值,可将PMV值调整到任意给定的范围,实现室内建筑环境的节能和舒适。
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