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- 2020-12-27
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针对室内环境因素多元化、动态变化的特点和目前评价方法的不足,建立了基于支持向量机的室内舒适度混合评判模型。首先将从真实环境中采集的数据集进行数据规范化处理;然后根据群体和个体感觉,分别用离线训练和在线训练的方法训练分类器;最后使用训练好的分类器预测样本的标签。以Matlab为开发工具,编写了基于支持向量机的室内舒适度评价算法,并与BP神经网络和概率神经网络等室内舒适度评价算法进行了比较,仿真结果表明,该方法是可行且有效的。
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