基于RS-LS-SVM的建筑物室内空气品质评价研究

• 作者: 于军琪 王佳
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 最小二乘支持向量机 室内空气品质评价
• 年，卷（期）: 2009,（16）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 235-237,241
• 页数: 4页
• 分类号: TP391|TU023
• 字数: 3221字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.16.068

摘要

提出一种基于粗糙集(Rough Set,Rs)-最小二乘支持向量机(Least-squares-Support Vector Machine,LS-SVM)复合的建筑物室内空气品质评价方法,选取描述室内空气品质的六项监测指标作为评价因子,利用RS理论,对室内空气品质监测数据进行属性约简,消除冗余信息,用约简后的规则集对LS-SVM进行训练,使其达到满意精度.实验仿真表明:该复合方法具有良好的收敛速度与非线性逼近能力,能对室内空气品质进行实时、准确的评价,为建筑物室内空气品质监测、环境污染治理提供科学依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于军琪	西安建筑科技大学信息与控制工程学院	128	556	12.0	16.0
2	王佳	北京市住宅建筑设计研究院有限公司项目设计部	2	1	1.0	1.0