物联网环境下数据驱动舒适性建模与控制研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·物联网研究现状 | 第12页 |
| ·热舒适研究现状 | 第12-13页 |
| ·二型模糊研究现状 | 第13-14页 |
| ·数据驱动研究现状 | 第14-15页 |
| ·课题研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 建筑用电设备物联网系统 | 第17-21页 |
| ·建筑用电设备物联网系统 | 第17-20页 |
| ·建筑用电设备物联网的体系结构 | 第17-18页 |
| ·建筑用电设备物联网系统的组成 | 第18-19页 |
| ·环境监测模块 | 第19页 |
| ·数据库存储 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 数据驱动的二型模糊模型的构建 | 第21-34页 |
| ·二型模糊集合的理论基础 | 第21-24页 |
| ·一型模糊集合 | 第21页 |
| ·二型模糊集合 | 第21-23页 |
| ·二型模糊集的不确定度和模型 | 第23-24页 |
| ·数据驱动二型模糊模型的构建 | 第24-29页 |
| ·数据的采集及预处理方法的选择 | 第25-26页 |
| ·区间数据的获取 | 第26-27页 |
| ·区间数据的预处理 | 第27-28页 |
| ·数据驱动二型模糊模型的构建 | 第28-29页 |
| ·在特定房间内热舒适度控制中的应用 | 第29-32页 |
| ·数据的采集 | 第29-30页 |
| ·数据的分析与处理 | 第30-31页 |
| ·热舒适二型模糊集模型的构建 | 第31页 |
| ·仿真结果与分析 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第4章 数据驱动的多变量模糊系统模型的构建 | 第34-45页 |
| ·基于传统模糊的多变量模糊系统建模 | 第34-36页 |
| ·传统模糊系统建模方法 | 第34-36页 |
| ·讨论 | 第36页 |
| ·数据驱动的单输入规则模块连接模糊系统模型的构建 | 第36-40页 |
| ·单输入规则模块连接的模糊系统 | 第36-38页 |
| ·单输入规则模块连接的神经模糊系统 | 第38-40页 |
| ·单输入规则模块连接模糊系统模型参数学习过程 | 第40-42页 |
| ·最小二乘法概述 | 第40页 |
| ·参数训练过程 | 第40-42页 |
| ·在冷热负荷预测中的应用 | 第42-44页 |
| ·问题描述 | 第42页 |
| ·预测模型的设计 | 第42页 |
| ·仿真结果分析 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 基于遗传算法的建筑环境优化策略 | 第45-51页 |
| ·多目标优化方法 | 第45-47页 |
| ·多目标优化方法概述 | 第45-46页 |
| ·遗传算法简介 | 第46-47页 |
| ·优化策略在舒适与节能控制中的应用 | 第47-50页 |
| ·问题描述 | 第47页 |
| ·基于遗传算法的优化策略 | 第47-49页 |
| ·仿真结果分析 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第6章 总结与展望 | 第51-54页 |
| ·课题工作总结 | 第51-52页 |
| ·后期工作与展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读硕士学位期间论文发表及科研情况 | 第63-64页 |
