RBF神经网络在建筑室内温度预测中的优势分析

本文主要探讨了基于神经网络的建筑室内温度预测，特别是在自然通风条件下，如何有效地处理受气象因素和建筑材料影响的非线性问题。传统的机理建模方法由于其复杂性和不确定性，难以构建精确的数学模型，而神经网络，尤其是BP神经网络和RBF神经网络，凭借其自适应学习、无需严格模型假设以及快速收敛的特性，成为解决此类问题的有效工具。 研究者选择了BP神经网络和RBF神经网络这两种经典的神经网络模型进行对比研究。BP（Back Propagation）神经网络以其多层结构和反向传播算法见长，而RBF（Radial-based Function Method）网络则通过高斯函数作为激活函数，其特点是输入信号接近基函数中心时输出强烈响应。在没有经过优化的前提下，研究结果显示RBF神经网络在预测室内温度方面表现更优，显示出在工程应用中的潜在优势。 针对我国建筑能耗现状，特别是大型、高能耗建筑的增长，准确预测室内温度对于实现建筑节能至关重要。自然通风条件下，神经网络的非线性预测能力使得它在节能系统中的应用具有广阔的前景。尽管BP神经网络在工业领域的应用较为广泛，但在建筑供热系统中，RBF神经网络可能更具优势，因为其能更好地捕捉和处理非线性影响。 本文的关键词包括自然通风、室内温度、神经网络和预测，强调了在实际工程项目中，选择合适的神经网络模型对于提高建筑能效管理的重要性。通过实证分析，作者得出结论，RBF神经网络作为预测工具在建筑室内温度控制方面的价值值得进一步推广和深化研究，为未来的建筑节能设计和管理提供了新的思考角度。