ACO-BP模型在某实验室热舒适预测中的研究

摘要

以热舒适指标PMV作为空调控制系统的控制目标,能够很大程度上实现舒适与节能的统一.基于此研究了一种蚁群神经网络预测分类模型,并给出了详细的设计步骤和部分Matlab设计代码,最后采用某大学实验室数据库中的夏天数据集进行了验证.结果表明,采用蚁群算法对BP神经网络进行整定后,不仅克服了BP算法容易陷入局部最优的缺点,也加快了蚂蚁的收敛速度,提高了热舒适预测分类的准确性.