室內(nèi)熱舒適度測(cè)試儀可快速準(zhǔn)確地對(duì)室內(nèi)環(huán)境舒適度作出客觀(guān)評(píng)價(jià)，有利于改善和控制室內(nèi)環(huán)境也是很大程度的發(fā)揮節(jié)能減排、降低能耗的前提。室內(nèi)環(huán)境是人們生活中接觸頻繁的生活環(huán)境之一，良好的室內(nèi)環(huán)境可以潛移默化地使人們精神愉快放松，注意力集中，從而提高辦事效率。相反，冷熱不均的室內(nèi)環(huán)境會(huì)使人焦躁不安，難以靜心，甚至影響到身心健康。因此，室內(nèi)環(huán)境的舒適程度越來(lái)越受到人們的重視。

　　室內(nèi)熱舒適度測(cè)試儀用于計(jì)算室內(nèi)舒適度的預(yù)計(jì)熱指標(biāo)PMV方程，但該方程涉及參數(shù)較多且有些參數(shù)不能直接測(cè)量獲得。因此，通過(guò)公式轉(zhuǎn)換來(lái)降低方程的復(fù)雜度，獲得了評(píng)價(jià)室內(nèi)熱環(huán)境舒適度的四個(gè)熱環(huán)境變量（空氣溫度、相對(duì)濕度、空氣流速及周?chē)砻嫫骄椛錅囟龋┖蛢蓚€(gè)人為因素（人體新陳代謝率和服裝熱阻）。

　　其次，在室內(nèi)熱舒適度的評(píng)價(jià)方法上，區(qū)別于傳統(tǒng)的公式迭代計(jì)算方法來(lái)確定PMV指標(biāo)值，RBF網(wǎng)絡(luò)的輸出精度高于BP網(wǎng)絡(luò)，因此，引入了遺傳算法優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)重和閾值，優(yōu)化后的GA-BP算法達(dá)到了較好的預(yù)測(cè)精度。引入了模糊系統(tǒng)的方法，并結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，提出了將自適應(yīng)神經(jīng)元模糊推理系統(tǒng)方法（簡(jiǎn)稱(chēng)ANFIS）應(yīng)用于室內(nèi)熱舒適度評(píng)價(jià)建模上，該方法能融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力和模糊系統(tǒng)的推理能力，使得模型預(yù)測(cè)能力更加準(zhǔn)確。

　　RBF網(wǎng)絡(luò)和ANFIS網(wǎng)絡(luò)都取得了相似的預(yù)測(cè)精度，BP網(wǎng)絡(luò)精度較差，而在訓(xùn)練時(shí)間上，RBF網(wǎng)絡(luò)花費(fèi)的時(shí)間短，ANFIS網(wǎng)絡(luò)由于包含眾多模糊規(guī)則而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度較慢。優(yōu)化后的GA-BP算法能快速收斂，提高了BP網(wǎng)絡(luò)模型的精度，但花費(fèi)的時(shí)間較大。