基于Logistic回归和平均贝叶斯网络的人员开窗行为研究

摘要：

对天津某高校宿舍内的人员开窗行为进行了一个完整供暖季的监测.对传统Logistic开窗预测模型的输入参数进行了简化,提出了预测准确度较高且更具实用价值的简化Logistic回归模型.并将平均贝叶斯网络模型引入开窗行为的预测中,取得了较好的预测效果,模型预测准确率为82.22％,其中开窗的预测准确率比Logistic回归模型提高14.16％,体现了平均贝叶斯网络模型在开窗行为预测中的优越性.

关键词：平均贝叶斯网络、Logistic回归、预测模型、开窗行为、开窗概率

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资助基金：“十三五”国家重点研发计划项目编号:2016YFC0700503

在线出版日期：2020-10-14（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：135-140,121