Hits:

Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2013-06-20

Journal:人类工效学

Included Journals:ISTIC

Volume:19

Issue:2

Page Number:42-46

ISSN No.:1006－8309

Key Words:瞬变热环境;热感觉;最小二乘支持向量机;BP神经网络

Abstract: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(Least Squares 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95％时的置信区间,能对测试样本的变化区间作出较为准确的判断.