26、暖通空调控制系统规则编写与模糊逻辑应用

暖通空调控制系统规则编写与模糊逻辑应用

1. 系统组件创建

在开始控制暖通空调系统之前,需要创建相关的组件实例,包括通风口(Vent)、热泵(HeatPump)和温度计(Thermometer)。以下是创建这些组件实例的代码:

(defclass Vent control.Vent)
(defclass HeatPump control.HeatPump)
;; Create the Vent and Thermometer Beans
(bind ?n (n-floors))
(while (> ?n 0) do
    (definstance Thermometer
        (new control.Thermometer ?*hw* ?n))
    (definstance Vent (new control.Vent ?*hw* ?n))
    (bind ?n (- ?n 1)))
;; Create the HeatPump Beans
(bind ?n (n-heatpumps))
(while (> ?n 0) do
    (definstance HeatPump (new control.HeatPump ?*hw* ?n))
    (bind ?n (- ?n 1)))

创建完成后,可以使用批处理命令执行上述代码,然后使用 facts 命令检查所有的影子事实是否存在。若重复检查,会发现温度数据随时间变化,且与模拟器图形用户界面(GUI)中的读数保持同步。若使用Jess - Win IDE,还能实时观察事实的变化。

2. 热泵控制规则
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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