【摘 要】
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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
【机 构】
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宁夏大学物理电气信息学院,宁夏大学宁夏沙漠信息智能感知重点实验室
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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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