作者：傅军栋,邹欢,康水华 单位：华东交通大学 出版：《华东交通大学学报》2016年第01期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFHDJT2016010180 DOC编号：DOCHDJT2016010189 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 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。

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