室内自然光照度自适应神经模糊预测方法研究
冯冬青
平燕娜
刘新玉
1.郑州大学电气工程学院,河南郑州,4500012.郑州大学电气工程学院,河南郑州,4500013.郑州大学电气工程学院,河南郑州,450001
摘要：为了有效预测室内自然光照度,本文利用自适应神经模糊推理系统,建立了基于分块百叶帘的室内自然光照度预测模型.首先通过EnergyPlusTM软件模拟办公空间模型并获得一年中测量点传感器中的照度数据,然后利用这些数据对自适应神经模糊推理系统模型进行训练,实现了不同百叶帘角度下室内自然光照度的预测.检验结果表明:模型预测照度的平均误差为5.2％,一年中大约90％的时间测量点照度百分比误差都小于10％.因此,该模型为分块百叶帘室内自然光照度提供了一种有效的预测方法,对于研究智能照明有着重要的意义.
关键词：分块百叶帘自适应神经模糊推理系统照度预测照度百分比误差
资助基金：国家自然科学基金(60974005)
论文发表日期：2012-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 15-19 )
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