基于CS-BPNN算法的飞机客舱PMV指标预测

作者：侯启真; 李泽; 姬雨初; 王阳

来源：计算机仿真, 2020, 37(03): 52-99.

• 预测平均投票数
• 布谷鸟搜索算法
• 神经网络
• 预测误差

针对飞机客舱热舒适度评价指标预测平均投票数(PMV)的各影响因素之间存在复杂的非线性和迭代求解关系问题,采用经布谷鸟搜索(CS)算法优化的BPNN来预测客舱PMV指标。通过对PMV模型参数分析,选出PMV主要影响因素作为预测模型的输入,利用CS算法的全局优化能力来解决BPNN易陷入局部最优及其收敛速度慢的问题,并对其初始阈值和权值进行优化。仿真结果表明,与GA-BPNN和PSO-BPNN相比,CS-BPNN预测模型具有较小的预测误差和良好的预测精度。所提方法在客舱PMV指标的预测中有较好的应用前景。

• 单位
  自动化学院; 中国民航大学