TY -的A2 Matzarakis Andreas盟——Moustris k . p . AU - Nastos p t . AU - Paliatsos, a . g . PY - 2013 DA - 2013/11/03 TI -一天预测Biometeorological条件的地中海城市环境使用人工神经网络建模SP - 538508六世- 2013 AB -目前的研究中,涉及的24小时预后户外Biometeorological条件在城市监控站点雅典在更大的区域,希腊。为此,应用人工神经网络(ann)模型技术,以预测的最大和最小值生理等效温度(PET)提前一天以及持续的时间与人类biometeorological极端条件。的结果分析表明,极端高温压力似乎是10.0%的检查时间在温暖期,反对极端冷应激的22.8%时间在寒冷的时期。最后,人体热舒适感觉占81.8%的时间。关于宠物的预后,人工神经网络的预测能力预测极端每日宠物值提前一天,以及极端条件下白天的持久性,在统计水平 P < 0.01 。SN - 1687 - 9309 UR - https://doi.org/10.1155/2013/538508 - 10.1155 / 2013/538508摩根富林明的进步气象学PB - Hindawi出版公司KW - ER