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室内热环境模糊建模与舒适度控制算法研究综述报告
随着现代建筑技术的快速发展和普及，人们的生活质量得到显著提高的同时，对室内热环境的要求也越来越高。人们不仅要求室内温度、湿度等基本环境参数符合标准，还希望通过智能方案实现更加舒适的室内环境。为了满足人们对室内热环境的高要求，许多学者和工程师致力于室内热环境模糊建模与舒适度控制算法的研究，取得了一定的进展。
室内热环境模糊建模主要包括温度、湿度、气流速度、辐射等参数的模糊建模。现有的模糊建模方法可以总结为数学模型、神经网络等方法。其中，数学模型指基于经典控制理论和模糊数学理论，通过数学计算建立模型，然后根据模型提取控制规则实现控制。神经网络指通过仿生学学习人类神经系统运作原理，在人工神经元网络模型中实现对室内热环境的建模，从而实现智能控制。因为神经网络模型无需手动设计模型与规则，所以最近几年在研究中越来越受到关注。
对于室内热环境进行模糊建模后，如何实现舒适度控制也成为了学术界和工业界关注的焦点。现有的舒适度控制方法包括基于PID控制方法、基于遗传算法、基于模糊逻辑推理等。其中，PID控制方法指通过比较当前室内热环境状态与期望状态之间的差异，反馈明确的控制信号，校正设备参数以实现室内温度的自动调节。遗传算法指通过模拟生物界自然进化的机制，设计和优化控制算法，以实现对室内舒适度的控制。模糊逻辑推理指通过对室内环境的模糊建模和模糊逻辑的推理和判断，优化舒适度的控制效果。
总的来说，室内热环境模糊建模和舒适度控制算法的研究是智能化建筑中一个十分重要的组成部分。然而，当前的研究还存在一些问题，如仍需要通过专家设置各种规则，且通常需要大量数据和复杂的计算过程。未来，学者仍将致力于不断改进现有研究方法和算法，提高建模和控制精度，并将其与智能化建筑体系结合起来，以为人们的生活提供更舒适、健康、安全的室内热环境。