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自适应模糊神经网络对人体热舒适的分析
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摘要：本文对沈阳市冬季商场室内热环境状况进行了实地调查，借助自适应模糊神经网络方法，对人体热舒适进行了模糊综合评判。对采集到的数据进行了模糊推理和网络训练，从网络学习中总结出了关于人体热舒适的模糊推理规则。并由仿真结果可知，模糊评判模型输出值与热感觉投票值吻合较好，为客观评价人体热舒适提供了一种方法和思路。
关键词：模糊推理系统 人体热舒适
人体热舒适受许多因素的影响，除了与热环境参数如温度、相对湿度、风速、辐射温度相关之外，还与心理感受、热感觉、视觉相关,还受一些其他因素的影响，如室内的安全感、工作的适应程度和个人情绪等。再加之人与人之间性别、体重、籍贯、年龄等的差异,不同的人对同一热环境可能会有不同的热感觉，即使是同一个人在不同时间处于同一环境也会有不同的热感觉。因此人的热舒适是一种模糊的随机变量。本文经过大量的现场观测和问卷调查搜集数据，在采集数据的基础上，我们利用自适应性模糊神经网络ANFIS（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System），利用反向传播BP（Back-Propagation）机制对采集到的数据样本进行训练和检验，实现了对于人体热舒适的模糊综合评判。
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