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基于蚁群与神经网络算法的变风量空调末端控制研究

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基于蚁群与神经网络算法的变风量空调末端控制研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-10页
· 绪论第10-16页
  · 研究背景及意义第10-11页
  · 热舒适控制研究现状第11-12页
    · 国外研究现状第11-12页
    · 国内研究现状第12页
  · 舒适控制的研究范畴第12-14页
    · 适用于舒适控制的热舒适指标第13页
    · 舒适控制的舒适性与节能性研究第13-14页
  · 本文研究内容第14-16页
    · 完善冬季热舒适指标数据库第14页
    · 基于人工智能算法的热舒适指标预测研究第14页
    · 热舒适指标控制变风量空调末端舒适性与节能性研究第14-16页
· 变风量空调系统及其末端装置介绍第16-26页
  · 变风量空调系统第16-18页
    · 变风量空调系统基本构成第16-17页
    · 变风量空调系统的分类第17-18页
  · 变风量空调末端装置第18-20页
    · 变风量末端装置分类第18-19页
    · 风机动力型变风量末端装置第19-20页
  · 变风量空调末端装置控制第20-22页
    · 变风量末端装置控制方式第20-22页
    · 变风量末端控制原理第22页
  · 变风量空调实验平台简介第22-24页
  · 本章小结第24-26页
· 热舒适指标PMV控制空调系统论述第26-36页
  · 传统温度控制空调系统第26-28页
    · 温度控制空调系统介绍第26-27页
    · 温度控制空调系统存在的缺陷第27-28页
  · 热舒适指标PMV简介第28-32页
    · 人的热舒适感和热舒适环境第28-29页
    · 热舒适指标PMV第29-32页
  · 热舒适控制空调系统第32-34页
    · 热舒适控制空调系统介绍第32-33页
    · 热舒适控制系统作用点分析第33-34页
  · 数据的获取与预处理第34-35页
  · 本章小结第35-36页
· 基于蚁群与BP神经网络预测PMV第36-50页
  · BP神经网络预测PMV第36-40页
    · BP神经网络简介第36-37页
    · BP神经网络设计第37-39页
    · 对仿真结果进行分析第39-40页
  · 蚁群与BP神经网络预测PMV第40-45页
    · ACO-BP模型的建立第40-41页
    · 蚁群优化BP神经网络算法设计第41-44页
    · 仿真结果对比分析第44-45页
  · PSO-BP与ACO-BP两种模型预测PMV第45-49页
    · 粒子群算法第45-46页
    · Matlab仿真实验第46-48页
    · 两种模型对比结果分析第48-49页
  · 本章小结第49-50页
· PMV控制变风量空调末端舒适性与节能性分析第50-68页
  · 建筑能耗模拟软件简介第50-52页
    · EnergyPlus简介第50页
    · DesignBuilder概述第50-52页
  · 变风量空调房间模型的建立第52-56页
    · 软件模拟模型及模拟条件第53-54页
    · DB软件构建空调系统第54-56页
  · PMV控制变风量空调系统第56-57页
    · 最佳PMV控制变风量空调系统第56页
    · 确定最佳PMV控制中温度设定值第56-57页
  · 温度控制与最佳PMV控制舒适性与节能性比较第57-62页
    · 温度控制与最佳PMV控制舒适性比较第57-60页
    · 温度控制与最佳PMV控制房间负荷比较第60-62页
  · 空调控制方式对人员及系统的影响第62-66页
    · 空调控制方式对室内人员的影响第62-64页
    · 空调控制方式对空调系统的影响第64-66页
  · 本章小结第66-68页
· 结论第68-72页
  · 全文总结第68-69页
  · 论文创新之处第69页
  · 展望第69-72页
参考文献第72-76页
致谢第76-78页
附录1 攻读学位期间所发表的学术论文目录第78-80页
附录2 100组训练样本的输入值第80-84页
附录3 设定温度 20℃时DB软件输出结果数据第84-89页

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