基于神经网络的学习空间热-光交互作用模型

基于神经网络的学习空间热-光交互作用模型

论文摘要

良好的物理环境是使用者高效进行视觉作业的必要条件,使用者能否将视觉效率发挥到最大与房间光源的照度、色温的等因素息息相关。研究发现,使用者的视觉效率不仅仅与光源的照度、色温等光学量有关,还与房间的温度、相对湿度等热学量存在一定的函数关系。本文通过创建500组不同的室内物理环境,研究学习空间热-光交互作用下使用者的视觉效率的变化情况,并运用神经网络建立物理环境量与视觉效率之间关系的预测模型。

论文目录

  • 引言
  • 1 实验概况及数据
  • 2 模型的建立
  •   2.1 神经网络的方法原理
  •   2.2 数据的处理及权值、阈值计算
  •   2.3 反应时间模型
  • 3 模型对比分析
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 韩臻,张九红,王艺瑾,孙金玲,初金璐,景中奕

    关键词: 热光交互作用,学习空间,人工神经网络

    来源: 照明工程学报 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 建筑科学与工程,自动化技术

    单位: 沈阳建筑大学建筑与规划学院,东北大学江河建筑学院

    基金: 国家自然科学基金(基于知觉适应的寒地建筑室内外过渡空间热-光交互作用机理与评价体系研究)(编号:51678370),辽宁省高校创新团队支持计划(编号:LT2017002)

    分类号: TU113.66;TP183

    页码: 141-144+157

    总页数: 5

    文件大小: 755K

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