【摘 要】
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人的舒适性与其影响因子之间存在着复杂的非线性关系,由于人工神经网络能够反映非线性的映射关系,因此利用神经网络可实现对舒适性指标的计算.首先对BP神经网络做了一个简要
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人的舒适性与其影响因子之间存在着复杂的非线性关系,由于人工神经网络能够反映非线性的映射关系,因此利用神经网络可实现对舒适性指标的计算.首先对BP神经网络做了一个简要介绍,并建立了一个用于训练计算舒适性PMV指标的3层网络.以Fanger公式计算了输入样本的期望输出值,利用输入样本与期望输出值对网络进行训练.神经网络达到误差要求后计算PMV指标,其中未经网络训练的样本计算结果与Fanger公式计算结果平均偏差为0.026,最大偏差为0.113,计算误差均在工程应用的允许范围之内.
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