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隨著人們對汽車的舒適性要求越來越高，汽車空調作為舒適性的關鍵功能件，其性能直接影響著用戶體驗，是評價整車舒適性的重要因素。自動空調通過對乘客的設定溫度和傳感器采樣到的車內溫度、環境溫度、陽光強度、蒸發器溫度進行特定的計算方式，算出車內的控制溫度信息（制冷量和制熱量的需求信息），來確定模式風門、溫度風門、鼓風機風速、內外循環的控制，從而達到控制車內溫度的需求。目前國內學者在自動空調控制方面已有大量研究，李睿欽等、張義等將增量式PID算法應用在汽車自動空調控制中，同時指出系統本身輸入條件的復雜性使得PID參數整定將很麻煩，可能導致控制效果不佳，鑒于此將諸如模糊和神經網絡等融入參數整定中，實現在線調整PID參數，一定程度上增強了控制的適應性，但也增加了求解器的復雜程度。江志斌等、JIANG等分析了模糊控制方法，用車內溫度設定值與實際溫度之間的溫差E及E的變化率EC作為輸入量控制各輸出。然而模糊控制主要依賴模擬人的經驗判斷，其控制精度不高，存在穩態誤差，且會由于系統遲滯，需要較長時間才能實現溫度的穩定。吳寶志等利用BP網絡強大的數據擬合能力，從乘客實際需求數據反向推導各控制參數，但若直接使用BP網絡作為核心算法擬合輸出量控制參數，則訓練樣本的信息采集量巨大。
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