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陈世栋
作品数:
1
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供职机构:
西安建筑科技大学信息与控制工程学院
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发文基金:
国家自然科学基金
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相关领域:
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段中兴
西安建筑科技大学信息与控制工程...
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作者
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段中兴
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陈世栋
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2014
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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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