隨著人們對汽車的舒適性要求越來越高，汽車空調(diào)作為舒適性的關(guān)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(diào)通過對乘客的設(shè)定溫度和傳感器采樣到的車內(nèi)溫度、環(huán)境溫度、陽光強度、蒸發(fā)器溫度進行特定的計算方式，算出車內(nèi)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(fēng)門、溫度風(fēng)門、鼓風(fēng)機風(fēng)速、內(nèi)外循環(huán)的控制，從而達到控制車內(nèi)溫度的需求。目前國內(nèi)學(xué)者在自動空調(diào)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(yīng)用在汽車自動空調(diào)控制中，同時指出系統(tǒng)本身輸入條件的復(fù)雜性使得PID參數(shù)整定將很麻煩，可能導(dǎo)致控制效果不佳，鑒于此將諸如模糊和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等融入?yún)?shù)整定中，實現(xiàn)在線調(diào)整PID參數(shù)，一定程度上增強了控制的適應(yīng)性，但也增加了求解器的復(fù)雜程度。江志斌等、JIANG等分析了模糊控制方法，用車內(nèi)溫度設(shè)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(jīng)驗判斷，其控制精度不高，存在穩(wěn)態(tài)誤差，且會由于系統(tǒng)遲滯，需要較長時間才能實現(xiàn)溫度的穩(wěn)定。吳寶志等利用BP網(wǎng)絡(luò)強大的數(shù)據(jù)擬合能力，從乘客實際需求數(shù)據(jù)反向推導(dǎo)各控制參數(shù)，但若直接使用BP網(wǎng)絡(luò)作為核心算法擬合輸出量控制參數(shù)，則訓(xùn)練樣本的信息采集量巨大。