Raksta galvenā ideja ir ANN (mākslīgo neironu tīklu) un RFID (radio frekvenču identifikācijas) metožu pielietošanas algoritma un koordinācijas mehānisma izstrāde pasažieru vagona klimata parametru kontrolei, ar mērķi taupīt elektrisko enerģiju un uzturēt augstu komforta līmeni objektā. Šis raksts apraksta matemātisko problēmu, izmantojot intelektuālo vadību HVAC (apkures, ventilācijas un gaisa kondicionēšanas) sistēmās klimata parametru optimālai kontrolei. HVAC process tiek raksturots ar vairākām kontrolējamām siltuma enerģijas plūsmām. Enerģijas plūsmas var tikt vadītas veicot mainīgo zemsprieguma parametru izmaiņas. Tādejādi izmantojot elektroniskās ierīces, enerģijas plūsma ietekmē telpas klimata parametrus. Lai nodrošinātu augsti efektīvu HVAC sistēmas darba režīmu, ir jāizveido attiecīgs sistēmas vadības modelis un jāizstrādā vadības algoritms. Problēmas risināšanas metodes un algoritma struktūra ir dotas rakstā. Paredzamie rezultāti apstiprina, ka pašorganizējošās kartes mākslīgo neironu tīklu pielietojums ar RFID sistēmas un piedāvāto algoritmu pielietojumu var būt noderīgs dzelzceļa transporta HVAC tehnoloģiju vadības problēmu risināšanā. Izstrādāto modeļu un algoritmu pielietošana dzelzceļa vagona pasažieru salona klimata parametru kontroles sistēmā dod iespēju palielināt elektroenerģijas izmantošanas efektivitāti, kā rezultātā samazinās ekspluatācijas izdevumi, kā arī tiek palielināts pasažieru komforta līmenis. Vadības sistēmas ar progresīviem algoritmiem un intelektuālu HVAC sistēmu pielietošana ir ļoti aktuāla mūsdienīgos apkures uzdevumos. Izstrādātais sistēmas modelis var tikt pielietots mikroklimata uzturēšanai dažādās telpās, publiskajā elektrotransportā un ēkās.