| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·研究现状 | 第13-17页 |
| ·信息融合技术的研究现状 | 第13-14页 |
| ·信息融合的应用状况 | 第14-15页 |
| ·建筑能耗研究现状 | 第15-17页 |
| ·本文的研究内容 | 第17-20页 |
| 第二章 信息融合与舒适度指标 | 第20-32页 |
| ·信息融合概述 | 第20-22页 |
| ·信息融合的起源 | 第20页 |
| ·信息融合的概况 | 第20-22页 |
| ·信息融合的模型 | 第22-23页 |
| ·UK情报环 | 第22页 |
| ·OODA环 | 第22页 |
| ·JDL模型 | 第22页 |
| ·Dasarathy模型 | 第22-23页 |
| ·Omnibus模型 | 第23页 |
| ·信息融合的方法 | 第23-26页 |
| ·贝叶斯推理 | 第23-24页 |
| ·D-S证据方法 | 第24页 |
| ·模糊推理理论 | 第24页 |
| ·BP神经网络的方法 | 第24-25页 |
| ·信息融合的不足与改进方向 | 第25-26页 |
| ·舒适度指标 | 第26-31页 |
| ·信息融合的使用目的 | 第26-27页 |
| ·室内舒适度指标 | 第27-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于信息融合的建筑能耗监控模型 | 第32-48页 |
| ·模型介绍及算法的选取 | 第32-33页 |
| ·建筑能耗监控的基本模型 | 第32页 |
| ·信息融合算法的选取 | 第32-33页 |
| ·模型使用的算法 | 第33-35页 |
| ·D-S证据理论 | 第33-34页 |
| ·多传感器的最优融合 | 第34-35页 |
| ·局部融合——DSFT融合方法 | 第35-40页 |
| ·无效数据的剔除 | 第36-37页 |
| ·基于最优融合集的信息融合 | 第37-38页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第38-40页 |
| ·全局融合 | 第40-46页 |
| ·全局融合基本模型 | 第41页 |
| ·全局融合的过程 | 第41-42页 |
| ·室内的环境舒适度指标 | 第42-44页 |
| ·仿真分析与结果验证 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 建筑能耗监控系统的设计 | 第48-67页 |
| ·系统总体设计 | 第48-53页 |
| ·数据采集模块 | 第51-52页 |
| ·设备控制模块 | 第52-53页 |
| ·硬件设计 | 第53-61页 |
| ·ZigBee模块 | 第53-54页 |
| ·传感器模块 | 第54-56页 |
| ·红外学习模块 | 第56-59页 |
| ·计数装置 | 第59-61页 |
| ·软件设计 | 第61-66页 |
| ·通讯协议 | 第61-62页 |
| ·数据采集程序 | 第62-64页 |
| ·红外学习模块软件设计 | 第64-66页 |
| ·本章小节 | 第66-67页 |
| 第五章 系统实现与测试 | 第67-72页 |
| ·硬件测试 | 第67-69页 |
| ·RS-485通讯测试 | 第67-68页 |
| ·红外学习模块测试 | 第68-69页 |
| ·系统整体测试 | 第69-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| ·工作总结 | 第72-73页 |
| ·展望和设想 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |