基于PSO-SVM的PMV指标预测系统研究

作     者：赵敏华 苏蕤 徐立先 ZHAO Min-hua;SU Rui;XU Li-xian

作者机构：西安建筑科技大学信息与控制工程学院 山东省科学院自动化研究所 

基　　金：陕西省教育厅自然科学研究项目基金(12JK0999) 西安建筑科技大学科技计划项目(JC1215) 

出 版 物：《建筑热能通风空调》 (Building Energy & Environment)

年 卷 期：2015年第34卷第3期

页      码：73-76页

摘      要：随着空调应用的日益广泛,室内环境的热舒适性和空气品质越来越受到人们的关注。基于此本文研究了一种自适应粒子群支持向量机分类模型对室内热舒适度进行评价的方法,文中给出了模型的详细设计步骤和实现代码,并采用"智能建筑环境技术平台"的热舒适指标数据库中的夏季PMV数据集对模型进行仿真研究,且与基于网格搜索-SVM模型作了深入对比,实验结果表明PSO-SVM模型应用到室内环境舒适度评价具有一定优势。

主 题 词：热舒适指标 粒子群算法 支持向量机 

学科分类：080705[080705] 08[工学] 0807[工学-电子信息类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1003-0344.2015.03.020

馆 藏 号：203279583...