基于神经网络的自然采光办公空间视觉舒适度预测方法研究
作者单位：哈尔滨工业大学建筑学院 寒地城乡人居环境科学与技术工业和信息化部重点实验室
会议名称：《2022全国建筑院系建筑数字技术教学与研究学术研讨会暨...》
会议日期：2022年
学科分类：08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 081302[工学-建筑设计及其理论] 081304[工学-建筑技术科学] 0813[工学-建筑学] 0811[工学-控制科学与工程]
关 键 词：视觉舒适性 预测方法研究 神经网络 办公建筑 光环境模拟
摘 要：本研究根据现有视觉舒适性研究成果,提出耦合桌面水平照度(Eh)、人眼处垂直照度(Ev)、视野质量(VQ)三个主要光环境参数构成的视觉舒适性综合性描述指标CVC(composite visual comfort)。本文提出基于神经网络的自然采光办公空间视觉舒适度预测方法研究。通过实验实测及问卷获得光环境数据Eh、Ev及视野质量VQ和对应的视觉舒适度主观评价值;利用所获数据分别训练了BP神经网络及PSO优化下的BP神经网络,然后验证模型,优化参数,对比结果选择最优预测模型。