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陈世栋

作品数：1 被引量：0H指数：0
供职机构：西安建筑科技大学信息与控制工程学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
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合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇建筑科学

主题

  • 1篇地铁
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇最小二乘
  • 1篇最小二乘支持...
  • 1篇向量机
  • 1篇模糊最小二乘...
  • 1篇RBF神经网...
  • 1篇LS-SVM
  • 1篇F

机构

  • 1篇西安建筑科技...

作者

  • 1篇段中兴
  • 1篇陈世栋

传媒

  • 1篇地下空间与工...

年份

  • 1篇2014
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于FLS-SVM的地铁车站照明能耗预测
2014年
地铁车站由于其特殊环境,照明主要依靠人工照明,照明工作时间长、功耗大是其主要特点,因此照明系统节能存在较大空间。对照明能耗的预测与分析是进行照明节能改造与设计的前提和基础。模糊最小二乘支持向量机因其有着学习速度快、跟踪性能好、泛化能力强、精度高等优点被广泛应用于能耗预测领域。本文利用模糊最小二乘支持向量机建立能耗预测模型,并且采用MATLAB的LS-SVM工具箱对预测模型进行了仿真研究,最后通过与RBF神经网络能耗预测模型仿真对比试验表明了基于最小二乘支持向量机的能耗预测模型拟合度好、精度高,是照明能耗预测的有效方法。
陈世栋段中兴
关键词：最小二乘支持向量机模糊最小二乘支持向量机RBF神经网络
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