一种室内环境舒适度的自动控制方法

摘要

本发明涉及室内环境调节技术领域，提供一种自动室内环境舒适度控制方法。该方法选择三层BP神经网络为原型，包括如下步骤：1）采集当前实际的环境数据作为样本数据；2）利用样本数据基于三层前馈型BP神经网络建立模型；3）采用基于模型的预测控制设定SET*指标最优值和范围；4）空调系统控制：结合SET*指标最优值和范围对实时采集到的当前数据进行处理，产生控制空调系统的信号，从而实现对环境调控设备的实时控制。本发明克服了传统模型中的复杂迭代运算,利用改进的L-M算法提高了收敛速度,预测模型的有效性高、误差小。

主权项

一种基于室内环境舒适度的模型建立方法，其特征在于包括以下步骤：1）采集当前实际的环境数据作为样本数据；2）利用样本数据建立基于三层前馈型BP神经网络模型；3）采用基于上述模型的预测控制(MBPC)应用在室内环境控制系统当中，分别设定舒适度SET*指标最优值和SET*值范围；4）空调系统控制：结合SET*指标最优值和设定SET*值范围对实时采集到的当前数据进行处理，产生控制空调系统的信号，实现室内舒适度的自动控制。