一种室内热舒适性及能耗多尺度预测方法

本发明公开了一种室内热舒适性及能耗多尺度预测方法，包括以下步骤：构造Brushlet支持向量机模型；设计Shearlet神经网络模型；基于XGBoost算法进行结果预测；其中，叠加多模型融合分为第一网络结构和第二网络结构；所述第一网络结构包括三个模型，即Brushlet支持向量机、Shearlet神经网络和XGBoost算法。本发明采用上述的一种室内热舒适性及能耗多尺度预测方法，构建了叠加多模型融合的预测模型，发挥了单一预测模型的优势，有效地掌握室内空调的热舒适性和能耗，为确定最佳通风时间和风量提供合适的理论依据，从而使空调系统在为室内人员提供更好热舒适性的同时，能够获得更好的节能效果。