公开(公告)号：CN119203748A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411258021.3

申请日：2024-09-09

Applicant: 中南大学

Inventor： 王田天 ,  陆意斌 ,  王钰 ,  李晓莹 ,  钱博森 ,  张雷 ,  姜琛

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985 ,  G06F111/10

Abstract: 本发明属于列车客室内流场环境监测技术领域，公开了一种列车客室内气流环境热舒适性预测方法及系统，该方法通过将数值计算方法与CNN‑LSTM模型相结合，与基于传统数值仿真和实验的方法相比能大幅降低预测结果所需的时间和成本，且具有良好的预测精度。与其余机器学习模型进行对比，本发明提出的方法能显著提升预测精度，并减少训练的时间，具有显著的优势。

公开(公告)号：CN119203748B

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202411258021.3

申请日：2024-09-09

Applicant: 中南大学

Inventor： 王田天 ,  陆意斌 ,  王钰 ,  李晓莹 ,  钱博森 ,  张雷 ,  姜琛

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985 ,  G06F111/10

Abstract: 本发明属于列车客室内流场环境监测技术领域，公开了一种列车客室内气流环境热舒适性预测方法及系统，该方法通过将数值计算方法与CNN‑LSTM模型相结合，与基于传统数值仿真和实验的方法相比能大幅降低预测结果所需的时间和成本，且具有良好的预测精度。与其余机器学习模型进行对比，本发明提出的方法能显著提升预测精度，并减少训练的时间，具有显著的优势。