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Indoor Air Quality Control Using Backpropagated Neural Networks

Computers, Materials & Continua 2022年第2期70卷 3837-3853页

作者： Raissa Uskenbayeva Aigerim Altayeva faryda gusmanova Gluyssya Abdulkarimova Saule Berkimbaeva Kuralay Dalbekova Azizah Suiman Akzhunis Zhanseitova Aliya Amreyeva International Information Technology University AlmatyKazakhstan Al-Farabi Kazakh National University AlmatyKazakhstan Abai Kazakh National Pedagogical University AlmatyKazakhstan University of International Business AlmatyKazakhstan College of Computing&Informatics Tenaga National UniversityKuala LumpurMalaysia L.N.Gumilyov Eurasian National University Nur-SultanKazakhstan

Providing comfortable indoor air quality control in residential construction is an exceedingly important *** is due to the structure of the fast response controller of air *** presented work shows the breakdown and creation of a mathematical model for an interactive,nonlinear system for the required comfortable air ***,the paper refers to designing traditional proportional integral derivative regulators and proportional,integral,derivative regulators with independent parameters based on a backpropagation neural *** the end,we perform the experimental outputs of a suggested backpropagation neural network-based proportional,integral,derivative controller and analyze model results by applying the proposed *** obtained results demonstrated that the proposed controller can provide the required level of clean air in the *** proposed developed model takes into consideration international Heating,Refrigerating,and air conditioning standards as ASHRAE AND *** on the findings,we concluded that it is possible to implement a proposed system in homes and offer equivalent indoor air quality with continuous mechanical ventilation without a profuse amount of energy.

关键词： Air quality indoor air PID backpropagation math model controller

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