最小二乘支持向量机在热舒适性PMV指标预测中的应用研究

• 作者: 刘石 刘靖 姜凡 张子平
• 来源期刊: 发电技术
• 关键词: 最小二乘支持向量机 空调 PMV指标 预测
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 专题研讨
• 页码范围: 5-7
• 页数: 3页
• 分类号: TU83
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-3429.2007.06.002

摘要

介绍了一种新型的机器学习算法-最小二乘支持向量机的原理,并针对预测PMV指标建立了最小二乘支持向量机预测模型.该模型的预测结果表明,最小二乘支持向量机预测准确度高,计算过程速度快,可以满足以PMV指标作为被控参数的空调系统控制的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张子平	河北工程大学空调制冷系	36	130	6.0	9.0
2	刘石	中国科学院工程热物理研究所	72	1309	19.0	32.0
3	姜凡	中国科学院工程热物理研究所	47	619	15.0	22.0
4	刘靖	中国科学院工程热物理研究所	28	168	8.0	10.0