【摘 要】
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为了有效预测室内自然光照度,本文利用自适应神经模糊推理系统,建立了基于分块百叶帘的室内自然光照度预测模型。首先通过EnergyPlusTM软件模拟办公空间模型并获得一年中测量
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为了有效预测室内自然光照度,本文利用自适应神经模糊推理系统,建立了基于分块百叶帘的室内自然光照度预测模型。首先通过EnergyPlusTM软件模拟办公空间模型并获得一年中测量点传感器中的照度数据,然后利用这些数据对自适应神经模糊推理系统模型进行训练,实现了不同百叶帘角度下室内自然光照度的预测。检验结果表明：模型预测照度的平均误差为5.2%,一年中大约90%的时间测量点照度百分比误差都小于10%。因此,该模型为分块百叶帘室内自然光照度提供了一种有效的预测方法,对于研究智能照明有着重要的意义。
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