【摘 要】
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本研究根据现有视觉舒适性研究成果,提出耦合桌面水平照度（Eh）、人眼处垂直照度（Ev）、视野质量（VQ）三个主要光环境参数构成的视觉舒适性综合性描述指标CVC（composite visual comfort）。本文提出基于神经网络的自然采光办公空间视觉舒适度预测方法研究。通过实验实测及问卷获得光环境数据Eh、Ev及视野质量VQ和对应的视觉舒适度主观评价值;利用所获数据分别训练了BP神经网络及PS
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本研究根据现有视觉舒适性研究成果,提出耦合桌面水平照度（Eh）、人眼处垂直照度（Ev）、视野质量（VQ）三个主要光环境参数构成的视觉舒适性综合性描述指标CVC（composite visual comfort）。本文提出基于神经网络的自然采光办公空间视觉舒适度预测方法研究。通过实验实测及问卷获得光环境数据Eh、Ev及视野质量VQ和对应的视觉舒适度主观评价值;利用所获数据分别训练了BP神经网络及PSO优化下的BP神经网络,然后验证模型,优化参数,对比结果选择最优预测模型。
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