***
一种基于深度置信神经网络的自然通风环境下建筑室内热舒适预测方法
知法狮VIP-黄金卡
尊享会员价、24小时在线客服、7天无理由退换货
立即开通
贴心服务
快速响应
售后保障
快捷支付
专业团队
担保交易
领券
无门槛减69.99
满2000减138
- 介绍
- 参数
请编辑该产品详情...
价格
***
专利号
2020104768627
专利类型
发明
申请日
2020-05-29 00:00:00
公开日
2020-09-08 00:00:00
法律状态
有效
国家/地区
中国
IPC分类号
G06F30/27
技术领域
G-物理
申请人/权利人
桂林电子科技大学
摘要
本发明公开了一种基于深度置信神经网络的自然通风环境下建筑室内热舒适预测方法，包括以下步骤：(1)进行现场实测，得到的关于自然通风环境下建筑室内热舒适环境参数和人体参数的样本数据，建立自然通风环境下建筑室内热舒适预测模型；(2)利用Matlab软件将环境参数和人体参数作为深度置信神经网络的输入参数，建立深度置信神经网络训练模型对训练样本进行学习训练，并调试得到最佳的训练模型；(3)确定深度置信神经网