为了有效预测室内自然光照度，本文利用自适应神经模糊推理系统，建立了基于分块百叶帘的室内自然光照度预测模型。首先通过EnergyPlusTM软件模拟办公空间模型并获得一年中测量点传感器中的照度数据，然后利用这些数据对自适应神经模糊推理系统模型进行训练，实现了不同百叶帘角度下室内自然光照度的预测。检验结果表明: 模型预测照度的平均误差为5. 2%，一年中大约90%的时间测量点照度百分比误差都小于10%。因此，该模型为分块百叶帘室内自然光照度提供了一种有效的预测方法，对于研究智能照明有着重要的意义。
4 结论
利用外界气象条件预测室内自然光照度对于智能照明有着重要的意义。本文利用ANFIS 建立了DIPSB 模型用于预测分块百叶帘室内自然光照度。首先，建立了位于郑州市的办公空间模型; 然后利用EnergyPlusTM软件模拟了室内两特定位置在不同太阳高度角、太阳方位角、外表面水平光束照度、水平散射照度等气象条件时分块百叶帘各部分的水平照度; 利用这些气象参数和照度值对ANFIS 进行训练和测试，分别在不同的分块百叶帘允许角度范围内建立了ANFIS 模型来预测传感器位置的照度; 最后，利用IPE 验证了DIPSB 模型的准确性。研究结果表明，DIPSB 模型可以有效的预测分块百叶帘的实时室内自然光照度，为智能照明中室内自然光照度提供了一种有效的预测手段。
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