PSO-SVM算法在智能建筑环境监控系统中的应用

发布时间：2017-08-17 10:36

  本文关键词：PSO-SVM算法在智能建筑环境监控系统中的应用

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【摘要】：针对智能建筑环境监控系统中,多个传感器独立工作可能会造成系统误判的问题,提出了一种基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的环境质量综合评价模型,即利用粒子群算法快速优化支持向量机的惩罚参数和核函数参数,然后采用Zig Bee无线传感网络采集的环境数据对PSO-SVM分类模型进行训练和测试。实验结果表明PSO-SVM分类器对环境质量判断的平均精度达到94.44%,且分类结果稳定。将这种方法应用于智能建筑环境监控系统中,可以增加系统监测数据的准确性,提高系统工作的可靠性。
【作者单位】： 华东交通大学电气与电子工程学院;
【关键词】： 环境监控 多传感器 粒子群优化 支持向量机
【分类号】：TU855
【正文快照】： 智能建筑环境监控系统需要实时监测建筑内的各种环境变量,并控制相应的电气设备对环境进行调节,使用户的生活更加安全、舒适和智能。与传统的建筑环境监控系统相比,智能建筑环境监控系统在安装、维护以及节能方面都具有明显的优势[1-2]。由于传感器相对独立地工作,采用单个传

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