基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船舶艙室熱舒適度研究

劉紅敏 王一初 龔志豪 徐斌

摘要：由于恒值空調(diào)已經(jīng)不能滿足船舶艙室人員的熱舒適要求，運(yùn)用遺傳算法求解熱舒適方程，并提出利用遺傳算法改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船舶艙室熱舒適預(yù)測模型。仿真結(jié)果表明，該模型具有良好的仿真性能，預(yù)測準(zhǔn)確性高。該模型對提升船舶艙室的環(huán)境質(zhì)量和提高船舶工作人員及乘客的熱舒適度起到很大的幫助。

關(guān)鍵詞： 船舶熱舒適; 遺傳算法; 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 模型預(yù)測; MATLAB

中圖分類號： U663.8;TU831.3 ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

Abstract： Because constant air conditioning can no longer meet the thermal comfort requirements of ship cabin personnel， the genetic algorithm is adopted to solve the thermal comfort equation， and the prediction model of ship cabin thermal comfort is proposed， where the neural network is improved by the genetic algorithm. Simulation results show that， the model is of good simulation performance and high prediction accuracy. It is very helpful to improve the environmental quality of ship cabins and the thermal comfort of ship crew and passengers.

Key words： ship thermal comfort; genetic algorithm; neural network; model prediction; MATLAB

目前船舶艙室環(huán)境的調(diào)節(jié)主要通過船舶空調(diào)設(shè)備，大多數(shù)以恒溫調(diào)控為主，并不能完全滿足船員和乘客對船舶舒適環(huán)境的要求。為營造輕松舒適的船舶環(huán)境，需要根據(jù)船舶的特殊性選取一個(gè)適用于船舶艙室的熱舒適模型，實(shí)現(xiàn)對船舶的熱舒適控制。

遺傳算法（genetic algorithm，GA）作為求解問題的一類自組織和自適應(yīng)的人工智能技術(shù)，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用。SHAO等[1]為了系統(tǒng)地研究Au-Ag納米粒子的結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性，增強(qiáng)初始化期間結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性，提高全局搜索能力和局部優(yōu)化速度，提出一種改進(jìn)的GA。QIN等[2]為解決約束單目標(biāo)和多目標(biāo)優(yōu)化問題，開發(fā)了一種采用懲罰的無參數(shù)方法來處理約束的GA優(yōu)化器，利用改進(jìn)的GA優(yōu)化器進(jìn)行汽車形狀優(yōu)化。島嶼和礁石區(qū)域路線規(guī)劃是一個(gè)復(fù)雜的多目標(biāo)組合優(yōu)化問題，GAO等[3]提出了一種用于啟動導(dǎo)航路徑的掃描搜索方法，并采用改進(jìn)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificial neural network， ANN）調(diào)整路徑，最終得到最優(yōu)結(jié)果。

ANN是由大量處理單元組成的非線性、自適應(yīng)信息處理系統(tǒng)。……