【摘 要】
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瞬变热环境下,热反应与环境参数是紧密联系的。本文基于最小二乘支持向量机LS-SVM（LeastSquares Support Vector Machine）理论,结合瞬变热环境下受试者的投票实验数据,试图将这
【机 构】
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大连理工大学建设工程学部建筑环境与设备工程研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（50678030）,国家自然科学基金资助项目（51078052）
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瞬变热环境下,热反应与环境参数是紧密联系的。本文基于最小二乘支持向量机LS-SVM（LeastSquares Support Vector Machine）理论,结合瞬变热环境下受试者的投票实验数据,试图将这种关系量化,以达到对瞬变热环境下整体热感觉预测的目的。通过样本测试对预测模型的验证结果表明,向冷环境过渡和向热环境过渡中误差﹤0.3的样本比例都达到了90%以上,预测结果较理想,并且预测精度优于BP神经网络所建立的模型。另外,考虑到热感觉的模糊性以及个体化差异造成的影响,还给出了测试样本集在置信水平为
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