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基于支持向量机的建筑室内温度的建模研究
| 题名： | 基于支持向量机的建筑室内温度的建模研究 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 蔡麒 |
| 作者单位： | 大连海事大学信息科学技术学院 |
| 关键词： | 建筑室内温度 建模预测 SVM BPNN LibSVM工具箱 |
| 摘要： | 针对预测建筑室内温度，进而合理设置室内环境，从而实现空调系统优化运行的问题，本文将支持向量机(SVM)与反向传播神经网络(BPNN)的理论用于该建筑室内温度的建模中，分别建立了气象因素对建筑室内温度影响的SVM模型与BPNN模型，进而对室内温度进行建模预测。结果表明SVM模型的预测误差均小于BPNN模型，说明了SVM模型具有更好的预测精度，证明了SVM理论在建筑室内温度建模预测中的有效性。该SVM方法能在其他预测邻域推广。 |
| 会议日期： | 20141108 |
| 会议举办地点： | 大连 |
| 会议名称： | 大连海事大学第三届硕博论坛 |
| 出版日期： | 2014-11-08 |
| 母体文献： | 大连海事大学第三届硕博论坛论文集 |
| 分类号： | X5 TP1 |
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