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申请/专利权人：日立楼宇技术(广州)有限公司

摘要：本发明公开了一种热舒适度预测方法、装置、设备及存储介质。获取影响热舒适度的多个影响因数，将多个影响因数输入预先训练好的BP神经网络中进行处理，计算各影响因数对应的舒适感的预测评价值，综合各影响因数对应的舒适感的预测评价值得到热舒适度预测值。利用BP神经网络深入研究多个影响因素对人体热舒适度的影响，并综合各影响因数对应的舒适感的预测评价值得到热舒适度预测值，提高了热舒适度预测效率和准确性，以更好地满足人们的热舒适度需求。

主权项：1.一种热舒适度预测方法，其特征在于，包括：获取影响热舒适度的多个影响因数，其中所述影响因数为无量纲值；将多个所述影响因数输入预先训练好的BP神经网络中进行处理，计算各所述影响因数对应的舒适感的预测评价值；综合各所述影响因数对应的舒适感的预测评价值得到热舒适度预测值；所述影响因数包括：环境因素和人体因素；所述环境因素包括：操作温度、湿度、风速、光照、平均辐射温度和色温；所述人体因素包括：人体新陈代谢率、服装热阻和对外机械做功；所述操作温度通过如下公式计算： 其中，to为操作温度，ta为环境空气的温度，hc为对流换热系数，hr为辐射换热系数，为人体坐姿时的平均辐射温度；其中，人体坐姿时的平均辐射温度通过如下公式计算： 其中，tup、tdown、tright、tleft、tfront、tback分别为人体的上侧、下侧、右侧、左侧、前侧、后侧各壁面的表面温度；所述将多个所述影响因数输入预先训练好的BP神经网络中进行处理，计算各所述影响因数对应的舒适感的预测评价值，包括：采用如下公式计算操作温度对应的舒适感的预测评价值：y1A＝-18.004+1.642to-0.038to2y1B＝-84.130+6.834to-0.139to2其中，y1A、y1B分别为冬季工况和夏季工况下操作温度对应的舒适感的预测评价值，to为操作温度；采用如下公式计算湿度对应的舒适感的预测评价值： 其中，y2为湿度对应的舒适感的预测评价值，hu为相对湿度；采用如下公式计算光照对应的舒适感的预测评价值：y3＝-4.573+0.012E-9.206×10-6E2其中，y3为光照对应的舒适感的预测评价值，E为照度；采用如下公式计算色温对应的舒适感的预测评价值：y4＝-2.662e-7X2+0.002048X-4.86其中，y4为色温对应的舒适感的预测评价值，e为自然数，X为色温值；所述综合各所述影响因数对应的舒适感的预测评价值得到热舒适度预测值，包括：采用效用函数综合评价方法综合所述影响因数对应的舒适感的预测评价值，得到热舒适度预测值，效用函数公式如下：C＝ξyi,ωi其中，C为热舒适度预测值，yi为各所述影响因数对应的舒适感的预测评价值，ωi为各所述影响因数对应的舒适感的预测评价值的权重值，ξ为yi和ωi的综合函数模型。

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