基于WSN的智能空调能耗与需求管理的算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·WSN与智能生活空间以及能耗管理 | 第11-14页 |
| ·WSN技术简介 | 第11-12页 |
| ·智能型生活空间简介 | 第12-14页 |
| ·智能型生活空间的能耗与需求管理 | 第14页 |
| ·研究目标与研究内容 | 第14-17页 |
| ·研究目标 | 第14-15页 |
| ·研究内容 | 第15页 |
| ·技术路线和方法 | 第15-16页 |
| ·论文组织 | 第16-17页 |
| 第2章 相关研究及关键技术 | 第17-26页 |
| ·空调智能模型的相关研究 | 第17-20页 |
| ·基于人工智能的单一化空调控制模型 | 第17-19页 |
| ·基于WSN的智能空调控制模型 | 第19页 |
| ·基于物联网的智能空调控制模型 | 第19-20页 |
| ·空调智能化相关研究的总结 | 第20页 |
| ·本文涉及到的关键技术 | 第20-24页 |
| ·函数最优化与计算智能算法 | 第21-22页 |
| ·机器学习与线性回归 | 第22-24页 |
| ·人工神经网络与BPNN | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 基于WSN的智能空调能耗与需求管理 | 第26-47页 |
| ·多用户不同温度需求场景 | 第26-28页 |
| ·系统模型抽象和问题公式化 | 第28-33页 |
| ·系统角色抽象与假设 | 第28-29页 |
| ·用户的温度舒适度模型 | 第29-30页 |
| ·模型目标公式化 | 第30-32页 |
| ·模型的多目标规划的分析 | 第32-33页 |
| ·空调的功率-温度模型的分析 | 第33-39页 |
| ·空调流场与温度场的问题 | 第33-34页 |
| ·基于线性回归的功率-温度模型 | 第34-35页 |
| ·基BP神经网络的功率-温度模型 | 第35-37页 |
| ·基于实测数据的模型分析 | 第37-39页 |
| ·模型运作机制 | 第39-41页 |
| ·基于改进粒子群的功率调度算法 | 第41-46页 |
| ·粒子群优化算法框架 | 第41-42页 |
| ·基于改进粒子群的功率调度算法 | 第42-44页 |
| ·其他智能寻优方法的分析 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 智能空调系统的设计与仿真实现 | 第47-55页 |
| ·系统设计 | 第47-51页 |
| ·系统仿真实现 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 实验设计与结果分析 | 第55-63页 |
| ·实验环境构建与方案设计 | 第55-57页 |
| ·试验结果分析与评估 | 第57-62页 |
| ·实验训练数据集的分析 | 第57-58页 |
| ·智能空调控制模型的实验评估 | 第58-60页 |
| ·目标与PCPSO的改进评估 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第6章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·总结 | 第63页 |
| ·未来研究方向 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第69页 |
