基于机器学习的绿色建筑智能控制
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- 2021-09-19
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为提高绿色建筑中智能控制系统的自学习能力,通过分析用户对智能家居操作设定的规律,综合判断外部因素(室内外温度、湿度和光照度等)和内部因素(历史设定数据)对用户满意设定的影响。采用一种改进型自适应PSO优化的SVM模型,使用粒子群算法优化SVM模型的惩罚因子及核函数参数,充分发挥粒子群算法的寻优能力以及SVM模型对小样本和非线性关系的学习能力。以用户的满意温度设定为例,验证结果表明,该算法可以提高绿色建筑智能控制系统的自学习能力。
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