一种冬季供暖条件下室内人体热舒适预测及评价方法技术

本发明专利技术提供一种冬季供暖条件下室内人体热舒适预测及评价方法包括步骤：建立PMV‑PPD室内环境人体热舒适模型；基于RBF神经网络的PMV‑PPD预测；对所述输入数据进行预处理；搭建RBF神经网络预测模型；学习与预测；进行K‑Means聚类算法。本发明专利技术所述的方法可以让用户根据传感器设备及主观个体因素对室内环境进行实时监测，获得冬季供暖条件下室内环境的热舒适度情况，既可以指导用户手动开关空调、加湿器及电热器等辅助采暖设备，也可以为供热公司的供暖质量提供技术支持。本发明专利技术通过简单的设备和本发明专利技术的方法，为冬季供暖条件下的热用户提供一种实时监测室内环境舒适度的方法，并以此形成反馈调节，进而提高供热单位的供热质量。

【技术实现步骤摘要】
一种冬季供暖条件下室内人体热舒适预测及评价方法
本专利技术涉及舒适预测及评价的
，具体而言，尤其涉及一种冬季供暖条件下室内人体热舒适预测及评价方法。
技术介绍
适应性热舒适研究是当前国际上建筑热舒适领域的研究热点，对于探索人与气候、环境的作用规律，制定室内热环境标准具有重要的意义。我国北方地区冬季寒冷漫长，供暖能耗巨大。供暖地区冬季存在或室内供暖温度过高或室内供暖温度略低的现象，既不利于充分发挥人体热适应又增加了建筑供暖能耗。随着人民生活水平的提高，能源使用地增长，使得营造一个既满足人们舒适又保证资源有效利用的生活环境成为亟待解决的问题。室内舒适性直接决定了冬季供暖条件下热用户在室内活动过程中对供热质量的感受及辅助供热手段的需求(空调、电热器等)。对供暖环境下的热舒适性进行预测与客观合理的评价对提高供热质量、减少能源浪费、营造舒适的室内热环境等方面具有重要意义。在多种评价热舒适的算法或者模型中，PMV-PPD模型是认知度最高，应用最为广泛，且也是非常科学的一种模型。但是，热舒适度指标PMV方程计算本身存在的复杂性、非线性和时滞性，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种冬季供暖条件下室内人体热舒适预测及评价方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：建立PMV-PPD室内环境人体热舒适模型；/nS2：基于RBF神经网络的PMV-PPD预测；采集输入数据，用户活动状态

【技术特征摘要】
1.一种冬季供暖条件下室内人体热舒适预测及评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：建立PMV-PPD室内环境人体热舒适模型；
S2：基于RBF神经网络的PMV-PPD预测；采集输入数据，用户活动状态室内温度室内湿度室外温度ti，室外湿度Hi，室内风速
S3：对所述输入数据进行预处理；即将所述输入数据进行数据归一化处理；
S4：搭建RBF神经网络预测模型；确定神经网络的输入与输出，所述输入数据为用户活动状态，室内温度，室内湿度，室外温度，室外湿度，室内风速，输出为PMV值；并通过减法聚类算法确定RBF神经网络隐含层神经元个数从而确定网络结构；
S5：学习与预测：对所述步骤S4获取的RBF神经网络模型，在训练集上重新训练该模型，获取训练后的模型预测PMV值；
S6：K-Means聚类算法；初始化k个聚类中心，计算每一个对象到每一个聚类中心的欧式距离，公式为：



其中，Xi表示第i个对象，1≤i≤n，Cj表示第j个聚类中心，1≤j≤k，Xit表示第i个对象的第t个属性，1≤t≤m，Cjt表示第i个聚类中心的第t个属性；依次比较每一个对象到每一个聚类中心的距离，将对象分配到距离最近的聚类中心的类簇中，得到k个类簇{S1,S2,S3,...,Sk}；
得到聚类中心，公式为：



其中，Ci表示第1个聚类中心，|Sl|表示1个类中对象的个数，Xi表示...

【专利技术属性】
技术研发人员：王文标，汪思源，孙畅，董贵平，郑赫，
申请(专利权)人：大连海事大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21