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太阳辐射逐时化方法及软件实现 被引量：4
1
作者 闫友菲 王玉英 +2 位作者 李红莲 张彦云 杨柳 《暖通空调》 北大核心 2016年第2期65-69,共5页
气象参数是建筑能耗模拟的基础,而逐时太阳辐射是建筑能耗模拟中最为重要的气象参数之一。介绍并比较了国内外逐时太阳总辐射模型和直散分离模型,选择C-P&R模型和Gompertz模型,采用MATLAB编程实现了全年太阳辐射的逐时化,并开发了... 气象参数是建筑能耗模拟的基础,而逐时太阳辐射是建筑能耗模拟中最为重要的气象参数之一。介绍并比较了国内外逐时太阳总辐射模型和直散分离模型,选择C-P&R模型和Gompertz模型,采用MATLAB编程实现了全年太阳辐射的逐时化,并开发了相应的界面。利用开发的软件得到了上海气象台站2013年的逐时太阳总辐射、逐时直射数据和逐时散射数据,并和实际值作了比较。结果表明,计算得到的逐时太阳辐射数据符合全年辐射的变化规律,界面化的实现为建筑能耗模拟提供了便利。 展开更多
关键词 建筑能耗模拟 逐时太阳总辐射 逐时直散分离 用户界面 MATLAB
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建筑热环境分析干球温度逐时计算方法比较:以上海地区为例 被引量：3
2
作者 张彦云 王玉英 +2 位作者 霍旭杰 闫友菲 杨柳 《暖通空调》 北大核心 2017年第3期108-112,84,共6页
选择上海某台站2012年每日4次定时干球温度,分别采用调和分析和三次样条方法计算其全年逐时温度,比较了2种方法的计算结果与实测值之间的均方根误差与绝对误差,讨论了这2种方法的计算精度与适用性。结果表明:调和分析与三次样条方法均... 选择上海某台站2012年每日4次定时干球温度,分别采用调和分析和三次样条方法计算其全年逐时温度,比较了2种方法的计算结果与实测值之间的均方根误差与绝对误差,讨论了这2种方法的计算精度与适用性。结果表明:调和分析与三次样条方法均能满足典型气象年生成与室外计算参数统计的要求;三次样条方法的计算精度略高于调和分析。 展开更多
关键词 逐时干球温度 建筑热环境 调和分析 三次样条 均方根误差 绝对误差
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两种逐时温度算法下的暖通空调设计温度比较 被引量：1
3
作者 霍旭杰 杨柳 +2 位作者 王玉英 闫友菲 张彦云 《西安建筑科技大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2016年第1期148-154,共7页
为比较不同原始数据来源所引起的暖通设计温度差异,以中国建筑热工设计分区的五个典型代表城市1971~2000年的调和分析和三次样条逐时干球温度结果,采用ASHRAE不保证率方法统计了供暖设计温度和空调设计温度,定量分析了ASHRAE设计温度以... 为比较不同原始数据来源所引起的暖通设计温度差异,以中国建筑热工设计分区的五个典型代表城市1971~2000年的调和分析和三次样条逐时干球温度结果,采用ASHRAE不保证率方法统计了供暖设计温度和空调设计温度,定量分析了ASHRAE设计温度以及中国规范中的供暖室外计算温度和夏季空调室外计算干球温度的差异,以及对典型代表城市耗热量的影响.结果表明调和分析方法比三次样条方法具有略高的极端高温和略低的极端低温,调和分析和三次样条计算结果均能基本反映当地温度特征.中国地面台站观测气象数据与ASHRAE逐时气象数据在供暖设计干球温度和制冷设计干球温度的绝对误差分别约为-1.0℃和0.6℃,所引起的围护结构耗热量的绝对误差约为0.9 W/m^2,且在三次样条方法下的供暖设计温度和围护结构耗热量更接近于ASHRAE设计值与其耗热量结果. 展开更多
关键词 供暖设计温度 制冷设计温度 调和分析 三次样条
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某农宅冬季室内热环境测试与舒适评价 被引量：2
4
作者 赵西平 张鹏 +1 位作者 周铁钢 闫友菲 《低温建筑技术》 2015年第10期143-145,154,共4页
为了研究呼伦贝尔市农村住宅的冬季室内热环境状况,本文选取两户农宅对其室内外空气温湿度、室内风速、平均辐射温度等进行了测试计算,并对当地及住户的衣着、活动量情况进行了问卷调查分析。根据测试和调查结果,选择操作温度指标和热... 为了研究呼伦贝尔市农村住宅的冬季室内热环境状况,本文选取两户农宅对其室内外空气温湿度、室内风速、平均辐射温度等进行了测试计算,并对当地及住户的衣着、活动量情况进行了问卷调查分析。根据测试和调查结果,选择操作温度指标和热感觉投票值线性拟合方法对室内热舒适进行评价。最后,针对各项室内热环境缺陷,提出了相应的改善措施与建议。本文为严寒地区农宅冬季室内热环境的设计与改善提供依据。 展开更多
关键词 农村住宅 热环境测试 热舒适评价 操作温度
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基于共同评分数量及差异度的协同过滤推荐算法 被引量：2
5
作者 何汶坤 王玉英 +2 位作者 史加荣 闫友菲 张彦云 《伊犁师范学院学报（自然科学版）》 2016年第1期80-85,共6页
协同过滤推荐算法是应用最广泛、最成功的推荐算法之一,该算法的核心是计算用户或项目相似度矩阵.首先分析了经典的相似度度量方法存在的缺陷,即在数据稀疏时会严重影响推荐结果.针对上述问题,提出一种基于用户间的共同评分数量及评分... 协同过滤推荐算法是应用最广泛、最成功的推荐算法之一,该算法的核心是计算用户或项目相似度矩阵.首先分析了经典的相似度度量方法存在的缺陷,即在数据稀疏时会严重影响推荐结果.针对上述问题,提出一种基于用户间的共同评分数量及评分差异度的相似度度量方法,可以缓解数据稀疏对推荐结果的影响.选择Movie Lens站点提供的著名电影评分集作为实验数据并采用五折交叉法选取测试数据,分别将本算法和基于项目的协同过滤推荐算法、基于用户的协同过滤推荐算法进行对比,结果显示:采用新相似度所得到的推荐结果在一定程度上要优于上述2种经典相似度度量方法所得到的推荐结果. 展开更多
关键词 机器学习 共同评分 评分差异度 相似度度量方法 协同过滤
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