PSO-SVM算法在智能建筑环境监控系统中的应用

摘要：

针对智能建筑环境监控系统中，多个传感器独立工作可能会造成系统误判的问题，提出了一种基于粒子群优化支持向量机（PSO-SVM）的环境质量综合评价模型，即利用粒子群算法快速优化支持向量机的惩罚参数和核函数参数，然后采用ZigBee无线传感网络采集的环境数据对PSO-SVM分类模型进行训练和测试。实验结果表明PSO-SVM分类器对环境质量判断的平均精度达到94.44%，且分类结果稳定。将这种方法应用于智能建筑环境监控系统中，可以增加系统监测数据的准确性，提高系统工作的可靠性。

关键词：环境监控、多传感器、粒子群优化、支持向量机

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2016-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：121-127