[发明专利]一种基于证据推理分析算法和熵权的空调启动温度限值仿真方法

权利要求书

1.一种基于证据推理分析算法和熵权的空调启动温度限值仿真方法，步骤如下：

1)确定空调启动温度限值取值范围，并将空调启动温度限值范围划分成有限个数的区间，假设空调启动温度限值范围被划分成为N个区间，则空调启动温度限值区间集合表示为H(H₁、H₂、…、H_N)；

2)识别影响空调启动温度限值的因素，影响因素可以包含定性和定量因素，假设确定影响因素的数目为L，影响因素集合可表示为E(E₁、E₂、…、E_L)；

3)构建空调启动温度限值区间信度矩阵，信度β_n,i表示根据影响因素E_i提供的信息，空调启动温度限值区间H_n的信度，信度β_n,i满足下式：β_n,i≥0并且Σn=1Nβn,i≤1,n=1,...N,i=1,...L,Σn=1Nβn,i=1]]>表示仿真过程信息是完整的，Σn=1Nβn,i<1]]>表示仿真过程存在信息不完全性，n代表空调启动温度限值区间序号，i表示影响因素序号；

4)确定空调启动温度限值影响因素权重，影响因素E_i的权重用ω_i表示，按照熵权原理计算ω_i；

所述步骤4)包括以下步骤：

(41)影响因素E_i的熵用S_i表示，S_i如下式计算：，其中，，K＝1/(logN)K，f_n，i为熵计算过程的中间参数；

(42)根据熵的性质判定，熵值越大，所对应因素的重要程度越小，影响因素E_i的权重ω_i通过以下公式计算：

5)通过证据推理的分析算法进行空调启动温度限值区间综合信度合成，用β_n(n＝1,2,…,N)表示综合考虑所有的影响因素后空调启动温度限值区间H_n的综合信度，β_H表示由于信息不完全导致的不可分配信度，

所述步骤5)信度合成包括以下步骤：

(51)结合因素权重和信度矩阵，按照式1～式5建立证据理论中的基本信度分配函数，式中出现两个含义相同的变量，有利于明确表达变量的物理意义；。

m_n,i＝m_i(H_n)＝ω_iβ_n,in＝1，…，N；i＝1,…L,(式1)

mH,i=mi(H)=1-Σn=1Nmn,i=1-ωiΣn=1Nβn,i,i=1,...,L,]]>(式2)

m‾H,i=m‾i(H)=1-ωi,i=1,...,L,]]>(式3)

m~H,i=m~i(H)=ωi(1-Σn=1Nβn,i),i=1,...,L,]]>(式4)

并且

mH,i=m‾H,i+m~H,i]]>(式5)

式中：Σi=1Lωi=1]]>

m_n.i，m_i(H_n)--代表从因素E_i的角度提供的信息，空调启动温度限值区间H_n的基本信度；

m_H.i，m_i(H)--代表从因素E_i的角度来看整个仿真过程中分配到空调启动温度限值区间集合H之外的信度，由和两部分组成；

--代表E_i这个影响因素之外的其它影响因素对空调启动温度限值的作用；

--代表E_i这个影响因素进行建筑空调启动温度限值仿真的信息不完全的程度，如果从E_i这个影响因素的仿真信息是完全的，则

(52)根据证据推理分析算法，按照式6～式11进行信度合成：

{Hn}:mn=k[Πi=1L(mn,i+m‾H,i+m~H,i)-Πi=1L(m‾H,i+m~H,i)],n=1,...,N,]]>(式6)

{H}:m~H=k[Πi=1L(m‾H,i+m~H,i)-Πi=1Lm‾H,i],]]>(式7)

{H}:m‾H=k[Πi=1Lm‾H,i]]]>(式8)

k=[Σn=1NΠi=1L(mn,i+m‾H,i+m~H,i)-(N-1)Πi=1L(m‾H,i+m~H,i)]-1,]]>(式9)

{Hn}:βn=mn1-m‾H,n=1,...,N,]]>(式10)

{H}:βH=m~n1-m‾H]]>(式11)

式中：

m_n--代表综合考虑影响因素集合E后空调启动温度限值区间H_n的基本信度；

--代表影响因素集合E之外的其它影响因素对空调启动温度限值的作用；

--代表综合考虑影响因素集合E进行建筑空调启动温度限值仿真的信息不完全的程度；

k--信度合成计算过程中引入的中间变量；

6)根据β_n(n＝1,2,…,N)中的最大值，确定仿真时刻空调启动温度限值区间，并取该区间中位数为仿真时刻的空调启动温度限值，提供由于信息不完全导致的不可分配信度β_H；

7)重复步骤3)～步骤6)对仿真时段逐时进行计算，则得到仿真时段的空调开启温度限值逐时值列表。