室内环境品质中,以室内空气质量和热舒适性对人的影响尤为显著。然而在采用分体式空调和独立通风设备的办公建筑环境中,室内空气质量的调节和通风调节是相互矛盾,通风量的增加在满足室内二氧化碳浓度要求的同时会引起室内热舒适性的降低,导致空调能耗增加。因此,如何保证在较低的能耗前提下,既满足办公室室内热舒适性,又能够确保良好的空气质量成为办公建筑室内环境品质控制和优化的主要研究内容。首先本文以西安市某办公建筑为研究对象,采用贝叶斯网络的建模方法,在分析空调、通风设备及室内人员和相关扰动对于室内环境品质影响机理的基础上,建立了贝叶斯网络的结构模型。采用实测数据训练和学习,获取了各种因素之间相互影响的条件概率表,建立了基于贝叶斯的办公室室内环境品质控制数学模型。模型验证结果表明,在相同室内外环境条件下,贝叶斯网络模型计算输出参数与实验采集的实际环境品质参数基本一致,验证了该模型的正确性和有效性。其次以该模型为基础,采用模型预测控制方法,构建了基于贝叶斯网络的室内环境品质预测控制与优化的目标函数,确定了模型预估时间范围。采用瞬时系统模拟程序TRNSYS和MATLAB相结合的模拟仿真实验环境,建立了室内环境品质控制与优化仿真系统,完成了基于贝叶斯网络的模型预测控制与优化和传统的PID控制仿真实验。最后实验结果表明,基于贝叶斯网络的室内环境品质预测控制与优化相较于传统PID控制方式能够更好的跟踪热舒适性和空气质量的设定值。超调量及稳态误差均较小。同时,相比较与传统控制方式,基于贝叶斯网络的控制优化方式能耗有较大程度的降低。证明了基于贝叶斯网络的室内环境品质控制与优化方法能够在保证了良好的的室内舒适性的同时,又降低建筑能耗。