摘要
随着现代家具智能化程度的进一步提高,居民开始更加关注生活环境的舒适程度。体感温度作为衡量人体舒适指数的定量指标,与多种环境要素有着复杂的非线性关系。空调作为实时调节室内热环境的重要途径,为了使空调控制系统能够准确地获取体感温度数值并根据其进行调节,因此选用RBF神经网络对体感温度与各环境因素之间的函数关系进行建模,并加入烟花算法及K-means聚类算法对其收敛速度进行优化。经实验证明,该模型具有较好的精度和较快的收敛速度,为提高室内舒适度作出一定贡献。
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第S02期161-163,共3页
Application Research of Computers
基金
国家教育部产学合作协同育人项目(201701024093)
