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时间:2020-03-22
《气象因素对建筑室内温度影响的建模与分析.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第32卷第06期计算机仿真2015年06月文章编号:1006—9348(2015)06—0338—06气象因素对建筑室内温度影响的建模与分析王文标,蔡麒,汪思源(大连海事大学信息科学技术学院,辽宁大连116026)摘要:由于建筑室内温度的变化过程是非常复杂的非线性动态过程,具有缓慢、滞后、易受外界环境影响等特点,因而对建筑室内温度进行经验建模则显得过于简单,进行机理建模又显得非常困难。针对上述问题,提出了输入输出数据的实验建模法,以室外气象参数所作为输入,以建筑室内温度作为输出,通过支持向量机(SVM)的
2、建模方法对建筑的室内温度进行了建模,并与传统的反向传播神经网络(BPNN)建立的模型进行了比较。结果表明SVM模型比BPNN模型建模的效果较好,更加接近实际的模型,也说明了这两种智能建模方法可以在建筑的室内温度的建模中进行应用。经过分析可以得出,上述应用在建筑室内温度建模中的采用数据驱动的建模方法比传统的经验建模与机理建模更简单,也更具参考价值。改进智能建模的方法可以在其它领域推广。关键词:建筑室内温度;气象因素;建模;支持向量机;反向传播神经网络中图分类号:TPl83文献标识码:BModelingand
3、AnalysisofMeteorologicalFactors’ImpactonBuildingIndoorTemperatureWANGWen—biao,CAIQi,WANGSi—yuan(CollegeofInformationScienceTechnology,DalianMaritimeUniversity,DalianLiaoning116026,China)ABSTRACT:Thechangingprocessofbuildingindoortemperatureisacomplexnonli
4、neardynamicprocess,itisslow,lagandeasilyaffectedbyexternalenvironment.Aimingatthesedifficultproblems,allexperimentalmodelingmethodWasproposed,themodel'sinputsabetheoutdoormeteorologicalparameters,andtheoutputisthebuildingin—doortemperature,.Thesuppoflvect
5、ormachine(SVM)modelingmethodandthebackpropagationneuralnetwork(BPNN)modelingmethodwereusedandcomparedtoestablishthebuildingindoortemperaturemodel.Theexperi-mentalresultsshowthatthemodelingeffectoftheSVMmodelisbetterthantheBPNNmodel,andtheSVMmodelisclosert
6、otheactualmodel.Theexperimentalresultsalsoindicatethatthesetwointelligentmodelingmethodscallbeappliedinbuildingindoortemperaturemodeling.Throughtheanalysis,basedondatadriven,themodelingmethodappliedinbuildingindoortemperaturemodelingisbetterthanthetraditi
7、onalempiricalmodelandmechanismmodel,themodelingmethodhasmorereferencevalue.Theseintelligentmodelingmethodsc锄bepromotedinotherfields.KEYWORDS:Buildingindoortemperature;Meteorologicalfactors;Modeling;SVM;BPNN1引言人在一生之中的多数时间内是在建筑室内度过的,所以,建筑室内环境的质量好坏不仅将决定建筑用户的
8、健康与舒适,还会进一步影响人们的学习与工作。国外有研究者调查过,如果能够改善建筑室内环境的质量,就可以将人们的学习与工作效率提高15%一20%⋯。因此,研究如何优化建筑室内环境的质量就变成了一项重要的课题。对建筑室内收稿13期:2014—08—26修回13期:2014—09—23·--——338.--——环境进行建模是实现建筑室内环境优化的基础,而对建筑室内温度进行建模又是其中最主要的部分心J。目前,针对建筑室内温度的建模问题
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