气象因素对建筑室内温度影响的建模与分析

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

所属期刊栏目：32

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2015-09-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：338-343,372