[发明专利]一种非人工冷热源民用建筑室温灰色神经仿真方法

说明书

一种非人工冷热源民用建筑室温灰色神经仿真方法，其步骤如下：步骤1.实测数据收集及分组，步骤2.室内温度OGM(1，N)仿真模型构建，步骤3.室内温度BP神经网络仿真模型构建，步骤4.室内温度OGMBPT仿真及结果输出。本发明采用优化多变量灰色OGM(1，N)仿真模型与BP神经网络相结合，将实测数据分组，分别进行室温OGM(1，N)仿真模型构建，达到减少数据扰动对仿真结果影响的效果。实测数据与OGM(1，N)仿真结果一起输入到室温BP神经网络进行二次仿真模型构建，优势互补，从而达到提高整体仿真精度，并将有限的实测数据进行充分利用，最大限度地发掘出数据中蕴涵的室温规律。

技术领域

本发明属于建筑热湿环境仿真领域，具体涉及一种用于非人工冷热源民用建筑室内温度的灰色预测与神经网络相结合的仿真方法。

背景技术

非人工冷热源指未使用人工冷热源，只通过自然调节或机械通风进行热湿环境调节的房间或区域。《民用建筑室内热湿环境评价标准》(GBT 50785-2012)提供计算法和图示法两种方法进行非人工冷热源室内热湿环境评价，不管采用计算法还是图示法，室内温度均为重要的室内热湿环境参数，是评价的重要依据。根据《民用建筑室内热湿环境评价标准》GBT 50785-2012)，为了评价室内热湿环境，需要进行环境参数测量，包括室内外空气温度、室内外相对湿度、室内外风速、室内表面平均辐射温度等参数，测量周期宜为24h～48h，测量时间间隔应小于30min。测试周期长短对非人工冷热源室内热湿环境评价具有不可忽视的影响。测试时间长，测试人力物力以及时间成本增高，对建筑使用者影响较大，但是所得数据丰富，评价更加全面。测试时间短，测试的成本低，对建筑使用者的影响小，但是评价的全面性及客观性必然下降。

非人工冷热源室内温度受到多种因素影响，其中室外气候是最为重要的因素。各种因素对建筑室内热湿环境的影响机理十分复杂，涉及多种机理共同作用，包括稳态与非稳态传热机理、湿传递机理、建筑通风原理等。目前，许多建筑热环境模拟软件(例如：DeST，Energyplus等)根据当地典型年室外气象参数、建筑朝向、建筑围护结构热工性能以及室内热源等信息仿真出室内温度。然而，这类软件需要繁复的建筑几何建模、详细的围护结构热工性能参数等多方面的专业程度较高的信息输入。

灰色预测法由邓聚龙教授在1982年提出，灰色预测模型以小数据不确定性系统为研究对象，通过对已知信息的挖掘，寻找系统的客观规律。经过几十年的研究，灰色预测法也不断得到完善和改进，单变量灰色预测模型GM(1，1)应用广泛，建模简单，但是该模型不考虑相关因素对系统发展的影响。多变量灰色预测模型以GM(1，N)为代表，其建模过程充分考虑相关因素对系统的影响，然而传统的GM(1，N)模型存在性能不稳定以及对数据变化范围要求严格等不足。总体来说，灰色预测法建模简单，所需数据量少，然而如果数组含有异常、突变或者大扰动等冲击，就会给预测结果带来很大的不利影响，导致预测误差偏大。

发明内容

本发明的目的是提供一种非人工冷热源民用建筑室温灰色神经仿真方法，本方法输入信息少，操作简单，整体仿真精度高，能充分利用有限的实测数据，最大限度地发掘数据中蕴涵的室温规律。通过本方法可以仿真出比实测周期长许多的时间范围内的被测房间室内温度，所以本方法能为室内热湿环境评价提供更加全面的室温信息，并为建筑热湿环境仿真及建筑热环境设计提供参考。

本发明采用的技术方案是：

一种非人工冷热源民用建筑室温灰色神经仿真方法，其步骤如下：

步骤1：收集m个时刻的房间室内温度和N-1个室外气象参数的实测数据，组成一个m×N的数据组1，并进行分组，得到p﹡N的数据组2和(m-p)×N的数据组3；