| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·问题的提出 | 第9-10页 |
| ·当前基于热舒适性(PMV)的HVAC控制系统的研究现状 | 第10-12页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第12-13页 |
| ·课题研究的目的 | 第12-13页 |
| ·课题研究的意义 | 第13页 |
| ·本课题的主要研究内容 | 第13页 |
| ·小结 | 第13-15页 |
| 第2章 人工神经网络 | 第15-30页 |
| ·人工神经网络概述 | 第15-17页 |
| ·神经网络的神经元 | 第17-21页 |
| ·人工神经网络的网络模型 | 第21-29页 |
| ·感知器模型 | 第22-23页 |
| ·前向神经网络模型 | 第23-28页 |
| ·Hopfield网络模型 | 第28-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于人工神经网络的PMV传感器模型 | 第30-41页 |
| ·热舒适指标(PMV)控制的理论基础 | 第30-33页 |
| ·关于应用热舒适指标的讨论 | 第30页 |
| ·热舒适指标 PMV简介 | 第30-33页 |
| ·神经网络在 PMV值计算中的应用 | 第33-39页 |
| ·神经网络的建立 | 第33-35页 |
| ·网络的训练与评价 | 第35-38页 |
| ·PMV传感器的设计 | 第38-39页 |
| ·小结 | 第39-41页 |
| 第4章 影响最佳室内空气参数组合的因素 | 第41-56页 |
| ·室内空气各参数与 PMV的关系 | 第41-45页 |
| ·空气温度、湿度与 PMV的关系 | 第41-42页 |
| ·室内气流速度与PMV的关系 | 第42页 |
| ·人体代谢率(活动量)和服装热阻与 PMV的关系 | 第42-45页 |
| ·小节 | 第45页 |
| ·舒适性空调系统的能耗分析 | 第45-49页 |
| ·舒适性空调系统能耗的数学模型 | 第45-48页 |
| ·系统耗能的计算 | 第48-49页 |
| ·实例计算分析 | 第49-55页 |
| ·夏季空调系统耗能分析 | 第49-52页 |
| ·室内空气最佳状态参数点分析 | 第52-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 第5章 利用神经网络对室内参数进行节能优化 | 第56-64页 |
| ·神经网络的建立 | 第57-59页 |
| ·输入变量的选取 | 第57页 |
| ·输出变量的选取 | 第57-58页 |
| ·隐含层数的选取 | 第58页 |
| ·隐含层单元数的确定 | 第58-59页 |
| ·网络的训练与评价 | 第59-64页 |
| 结论与展望 | 第64-66页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 附录 A (攻读学位期间所发表的学术论文目录) | 第71页 |