[1]潘伟强,李长云,胡盛龙.基于支持向量机的室内舒适度评价方法[J].计算机技术与发展,2013,(06):214-218.
　PAN Wei-qiang,LI Chang-yun,HU Sheng-long.Indoor Comfort Evaluation Method Based on Support Vector Machine[J].,2013,(06):214-218.
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基于支持向量机的室内舒适度评价方法()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2013年06期
页码:
214-218
栏目:
应用开发研究
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Indoor Comfort Evaluation Method Based on Support Vector Machine
文章编号:
1673-629X（2013）06-0214-05
作者:
潘伟强; 李长云; 胡盛龙
湖南工业大学 计算机与通信学院
Author(s):
PAN Wei-qiang; LI Chang-yun; HU Sheng-long
关键词:
室内舒适度; 支持向量机; BP神经网络; 概率神经网络
Keywords:
indoor comfort; support vector machine; BP neural network; probabilistic neural network
文献标志码:
A
摘要:
针对室内环境因素多元化、动态变化的特点和目前评价方法的不足,建立了基于支持向量机的室内舒适度混合评判模型.首先将从真实环境中采集的数据集进行数据规范化处理；然后根据群体和个体感觉,分别用离线训练和在线训练的方法训练分类器；最后使用训练好的分类器预测样本的标签.以Matlab为开发工具,编写了基于支持向量机的室内舒适度评价算法,并与BP神经网络和概率神经网络等室内舒适度评价算法进行了比较,仿真结果表明,该方法是可行且有效的

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更新日期/Last Update: 1900-01-01