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赵敏华
Associate professor
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基于PSO-SVM的PMV指标预测系统研究
Release time:2024-08-09 Hits:
Affiliation of Author(s):
信息与控制工程学院
Journal:
建筑热能通风空调
Key Words:
中文关键字:热舒适指标; 粒子群算法; 支持向量机,英文关键字:PMV, PSO, support vector machines
Abstract:
随着空调应用的日益广泛,室内环境的热舒适性和空气品质越来越受到人们的关注。基于此本文研究了一种自适应粒子群支持向量机分类模型对室内热舒适度进行评价的方法,文中给出了模型的详细设计步骤和实现代码,并采用"智能建筑环境技术平台"的热舒适指标数据库中的夏季PMV数据集对模型进行仿真研究,且与基于网格搜索-SVM模型作了深入对比,实验结果表明PSO-SVM模型应用到室内环境舒适度评价具有一定优势。
Note:
赵敏华
Co-author:
苏蕤,徐立先
First Author:
zhaominhua
Indexed by:
Journal paper
Volume:
卷:34
Issue:
期:3
Page Number:
页:73-76
Translation or Not:
no
Date of Publication:
2015-05-01

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