基于机器学习的绿色建筑智能控制

摘要：

为提高绿色建筑中智能控制系统的自学习能力，通过分析用户对智能家居操作设定的规律，综合判断外部因素（室内外温度、湿度和光照度等）和内部因素（历史设定数据）对用户满意设定的影响。采用一种改进型自适应PSO优化的SVM模型，使用粒子群算法优化SVM模型的惩罚因子及核函数参数，充分发挥粒子群算法的寻优能力以及SVM 模型对小样本和非线性关系的学习能力。以用户的满意温度设定为例，验证结果表明，该算法可以提高绿色建筑智能控制系统的自学习能力。

关键词：机器学习、SVM模型、改进型PSO、模型参数、行为预测

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：宁夏自然科学基金项目NZ12158

在线出版日期：2014-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：3617-3620