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基于RS—LS-SVM的建筑物室内空气品质评价研究
1
作者
于军琪
王佳
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第16期235-237,241,共4页
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...
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。
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关键词
粗糙集
最小二乘支持向量机
室内空气品质评价
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职称材料
题名
基于RS—LS-SVM的建筑物室内空气品质评价研究
1
作者
于军琪
王佳
机构
西安
建筑
科技大学信息与控制工程学院
北京市住宅建筑设计研究院有限公司项目设计部
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第16期235-237,241,共4页
基金
陕西省自然科学基础研究基金(No.SJ08F30)
陕西省教育厅专项科研项目(No.08JK321)~~
文摘
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。
关键词
粗糙集
最小二乘支持向量机
室内空气品质评价
Keywords
Rough Set（RS）
Least-Squares Support Vector Machine（LS-SVM）
evaluation of indoor air quality
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TU023 [建筑科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于RS—LS-SVM的建筑物室内空气品质评价研究
于军琪
王佳
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009
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