基于神经网络的墙体Z传递函数辨识方法的研究

本文提出了基于神经网络的墙体Z传递函数辨识方法。由实验测得的室内外温差和墙体内壁面动态热流组成学习样本训练多层神经网络，产生Markov参数。用ERA算法和化状态空间模型为传递函数的算法得到墙体Z传递函数。用自适应学习算法极大地提高了网络的收敛速度。结果表明：该方法有很好的辨识精度和抗干扰性能，而且编程简单。