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鉴于地铁车站通风空调系统具有时变性、非线性、随机性等特性,本文运用SVM算法建立地铁车站风量需求预测模型。研究表明,相比于BP神经网络,基于径向基核的SVM算法较适合用于建立风量需求预测模型,可进一步整合在综合监控系统中,实现地铁车站通风空调系统实时负荷预测及风量控制。
SVM算法在地铁车站风量需求预测建模中的应用
【摘 要】
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鉴于地铁车站通风空调系统具有时变性、非线性、随机性等特性,本文运用SVM算法建立地铁车站风量需求预测模型。研究表明,相比于BP神经网络,基于径向基核的SVM算法较适合用于
【机 构】
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南瑞集团有限公司国电南瑞科技股份有限公司
【出 处】
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信息技术与信息化
【发表日期】
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2020年7期
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