文献类型：期刊文章

作　　者：汤烨[1,2,3] 陆卫忠[1,2,3] 陈成[1,2,3] 黄宏梅[1,2,3]

TANG Ye;LU Weizhong;CHEN Cheng;HUANG Hongmei(School of Electronic and Information Engineering, Suzhou University of Science and Technology, Suzhou 215009, China;Jiangsu Key Laboratory of Intelligent Building Energy Efficiency, Suzhou 215009, China;Virtual Reality Key Laboratory of Intelligent Interaction and Application Technology of Suzhou, Suzhou 215009, China)

机构地区：[1]苏州科技大学电子与信息工程学院,江苏苏州215009 [2]江苏省建筑智慧重点实验室,江苏苏州215009 [3]苏州市虚拟现实智能交互及应用技术重点实验室,江苏苏州215009

出　　处：《照明工程学报》

基　　金：国家自然科学基金项目(批准号:61672371);江苏省教育厅自然科学研究项目(批准号:08KJD510007);苏州市科技发展计划重点实验室项目(批准号:SZS201609)

年　　份：2019

卷　　号：30

期　　号：2

起止页码：50-54

语　　种：中文

收录情况：AJ、IC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：针对传统照度计算中利用系数计算过程繁琐、误差大的问题,提出并实现了基于Adam优化算法的由固定网络和可变网络并联构成的神经网络模型,进行灯具的利用系数拟合计算,分别拟合了计算地板反射比为0.2时的利用系数和地板反射比不为0.2时利用系数修正系数。使用训练好的模型代替传统的利用系数查表过程,降低了照度计算的计算误差,提高了工程实用性。实验结果表明,最大误差率约为2%。

关 键 词：Adam算法  神经网络 照度计算 利用系数  

分 类 号：TB1]