最小二乘支持向量机在瞬变热环境实验研究中的应用

• 作者: 李敏 端木琳 许红波 金权
• 来源期刊: 人类工效学
• 学科: 工学
• 关键词: 瞬变热环境 热感觉 最小二乘支持向量机 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 技术与方法
• 页码范围: 42-46
• 页数: 5页
• 分类号: TU111.1
• 语种: 中文

摘要

瞬变热环境下,热反应与环境参数是紧密联系的.本文基于最小二乘支持向量机LS-SVM(Least Squares Support Vector Machine)理论,结合瞬变热环境下受试者的投票实验数据,试图将这种关系量化,以达到对瞬变热环境下整体热感觉预测的目的.通过样本测试对预测模型的验证结果表明,向冷环境过渡和向热环境过渡中误差＜0.3的样本比例都达到了90％以上,预测结果较理想,并且预测精度优于BP神经网络所建立的模型.另外,考虑到热感觉的模糊性以及个体化差异造成的影响,还给出了测试样本集在置信水平为95％时的置信区间,能对测试样本的变化区间作出较为准确的判断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	端木琳	大连理工大学建设工程学部建筑环境与设备工程研究所	155	1305	20.0	26.0
2	李敏	大连理工大学建设工程学部建筑环境与设备工程研究所	54	431	11.0	20.0
3	金权	大连理工大学建设工程学部建筑环境与设备工程研究所	11	72	5.0	8.0
4	许红波	大连理工大学建设工程学部建筑环境与设备工程研究所	4	16	2.0	4.0