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E3S网页汇编
卷积432018
ASTECHNOVA 2017国际能源大会 |
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文章号 | 01017 | |
页数 | 8 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/20184301017 | |
在线发布 | 2018年6月29日 |
基于活动智能照明控制 神经网络模型节能构建
一号工程物理系学生 印度尼西亚Gadjah Mada大学
2工程物理分治讲师Gadjah Mada Unvierity
*对应作者 :faridah@ugm.ac.id
研究的目标是实现智能控制算法,该算法可使用中性网络模型法,用于基于大楼占用者活动的照明系统研究案例是Astrama Mahasiswa KinantiUGM楼内的活动控制算法基础是楼内人员提供的定性数据,这些或多或少即占用者日常活动定性数据结果对选择传感器及其定位至关重要由传感器输出组合表示的若干活动假想被用作控制系统输入灯光系统最优光照应用DIALUS模拟生成人工神经网络模型开发后用作智能控制算法神经网络输入为传感器输出和光照输出组合光控系统设计需要使用占用感应器、权重传感器、光电传感器和照片传感器的系统用户所完成的不同位置和活动由传感器输出表示人工远程调适传感器细节无法具体检测人居室内持续特定活动释放系统输出图片描述室照明条件, 包括点灯或关灯数智能控制算法开发使用回向神经网络模型并配有10个神经元输入物,第一个隐层20个神经元,第二个隐层20个神经元,输出层5个神经元激活函数第一个隐藏层为tan-sigmoid,第二个隐藏层为log-sigmoid,输出层使用纯线性训练函数使用tragelmMSE系统值为2.72x10-8,R总值较大,为0.99892
必威西汉姆赞助作者版由EDPScience 2018发布
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