【摘 要】
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铁路车站是人群密集的大型公共建筑,站内温度易受外界温度与站内湿度、光照、人群等多种动态复杂因素的影响。针对站内温度的预测具有时变性、复杂性、非线性等特点,因此提出
【机 构】
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中国铁道科学研究院研究生部,中国铁道科学研究院电子计算技术研究所
【基金项目】
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中国铁路总公司科技研究开发计划课题(J2017X011);中国铁道科学研究院基金青年课题(2016YJ09)
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铁路车站是人群密集的大型公共建筑,站内温度易受外界温度与站内湿度、光照、人群等多种动态复杂因素的影响。针对站内温度的预测具有时变性、复杂性、非线性等特点,因此提出了一种基于细菌觅食优化算法(Bacterial-Foraging Optimization Algorithm,BFOA)的支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)的铁路车站环境温度预测。首先将环境数据作为特征向量输入,并通过BFOA算法对SVR模型的进行参数优化,最后基于优化模型开展温度预测,并与GA、PSO算
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