【摘 要】
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针对智能家居室内环境的舒适度是由诸多室内因素共同影响这一复杂问题,本文对现有的计算室内舒适度的方法进行分析,从而在此基础上,通过对智能家居控制设备的相关数据采集,搭
【基金项目】
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受北京市优秀人才资助项目（2014000020124G054）,住建部科学技术项目（2015-K1-012）,2017年北京建筑大学研究生创新项目（PG2017022）共同支持资助.
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针对智能家居室内环境的舒适度是由诸多室内因素共同影响这一复杂问题,本文对现有的计算室内舒适度的方法进行分析,从而在此基础上,通过对智能家居控制设备的相关数据采集,搭建了基于遗传算法优化的神经网络舒适度预测模型,实现对室内环境的舒适度的预测.运用Matlab作为测试工具平台,对优化后的模型进行实验,同时对优化后的模型与传统的神经网络预测结果进行对比分析.研究表明,遗传算法优化后的方法提高了神经网络模型预测舒适度的精度,预测结果与实测结果之间的误差明显减小,预测方法具有实际工程应用意义.
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