基于线性优化模糊C均值算法和人工神经网络的光照传感器布局方法

摘要

针对目前光照传感器的布局方式计算量大、能耗高,易受人为因素的影响,难以准确地预测室内日光强度等问题,该文提出一种基于线性优化模糊C均值算法(LOFCM)和人工神经网络(ANN)的光照传感器布局方法。LOFCM算法利用线性优化(LO)稀疏权重矩阵后,使用模糊C均值(FCM)筛选数据,确定工作面光照传感器布局。随后,使用ANN分别训练工作面光照传感器测量值与4组辅助光照传感器测量值之间的非线性数学模型。实验结果表明,该文提出的基于LOFCM算法在保证计算工作面平均照度和均匀度准确的情况下,工作面光照传感器的数量比对比方法减少了37.5%。此外,在4组辅助光照传感器布局中,墙壁和窗户布局方式具有较好的预测精度,为预测室内日光强度提供了更加准确的预测方式。