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作者：胡锐;袁海峰;芮忠;
单位：苏州科技大学信息化建设与管理中心;
摘要：目前，建筑物中的暖通中央空调系统基本上是根据行业准则设置的，然而，多项研究表明，由于用户的偏好、姿态和需求各异，这种传统做法不太可能满足大多数用户的热量需求。为了更精准地满足用户热量需求，使得基于用户行为模式来针对性提高热舒适性成为可能。文中采用深度强化学习的方法实现智能化暖通空调智能送风策略，该策略能够根据环境和用户行为模式动态地确定最佳暖通空调设置（温度设置和送风设置），从而极大提高用户的热舒适度，同时，实验结果还表明该智能调控策略相比传统固定值控制策略具有一定的节能效果。
关键词：深度强化学习;;用户行为模式;;热舒适度;;深度学习;;建筑节能;;服装热阻值;;DQN;;神经网络
基金资助：2019年校级教学改革与研究项目（2019JGMY-323）;; 国家自然科学基金资助项目（61472267）
