10.3969/j.issn.1002-8528.2011.08.015
最小二乘支持向量机在热舒适性指标中的应用
本文介绍了最小二乘支持向量机的原理,并针对热舒适性指标建立了最小二乘支持向量机预测模型,以人的新陈代谢率、衣服热阻、空气温度、相对湿度、平均辐射温度和空气流速作为输入变量,以PMV指标作为输出.该模型计算结果与Fanger方程的计算结果吻合很好,与BP神经网络模型及传统的支持向量回归机模型进行分析比较的结果表明最小二乘支持向量机模型具有较高的拟合精度和泛化能力,可以满足PMV指标作为被控参数对空调系统进行实时控制的要求.
热舒适、PMV指标、最小二乘支持向量机、预测
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TU831.1(房屋建筑设备)
2011-12-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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