论文部分内容阅读
传统PMV指标计算方法具有复杂度高、延时大的缺陷.根据PMV参数的时变特征,利用Elman神经网络建立PMV参数预测模型,实现对热舒适度的在线监测.模型以温度、相对湿度、风速和平均辐射温度为输入,以PMV指标为预测输出,具有良好的泛化能力.仿真结果表明该方法的预测结果与数值计算的结果相近,同时训练后神经网络的计算时间优于传统方法的计算时间.