機器學習在製冷與空調方面的應用

2021-09-24 16:58:32 字數 980 閱讀 4124

近年來,機器學習發展如火如荼。機器學習作為人工智慧最有效的方法得到越來越多的應用。

機器學習python庫的成熟發展大大降低了傳統行業技術人員應用機器學習演算法的門檻。

程亞豪,陳煥新,王江宇.基於機器學習的住宅能耗**[j].製冷與空調,2019,19(05):35-40.

key words:支援向量機、bp神經網路、隨機森林和梯度提公升機

2017-基於svm的大型公共建築能耗**模型與異常診斷,周峰等,土木工程與管理學報

key words:支援向量機

吳成東,叢娜,孫常春. 基於混沌神經網路的建築節能綜合評價[j]. 瀋陽建築大學學報, 2010,26(01):188-191.

key words:cnn、混沌神經網路

範雨強,崔曉鈺,韓華,陸海龍,武浩,徐玲.不平衡資料技術在冷水機組故障診斷中的應用[j].工程熱物理學報,2019(06):1219-1228.

key words:支援向量機、過取樣技術(smote)、不平衡資料

李正飛,譚澤漢,陳煥新,劉江巖,黃榮庚,劉佳慧.基於relieff與mrmr耦合特徵選擇的多聯機製冷劑充注量故障診斷[j].暖通空調,2018,48(10):53-58.

key words:bp神經網路

曹志坤. 製冷陳列櫃效能**svm方法的研究及應用[d].上海交通大學,2010.

key words:支援向量機

邢勇強,邢獻軍,張靜,李永玲,張學飛,張賢文.基於機器學習的生物質三組分含量**[j].太陽能學報,2019,40(05):1330-1337.

key words:支援向量回歸機

江志農,趙南洋,夏敏,趙飛松,高佳麗,張進傑. 一種基於流形學習和 knn演算法的柴油機工況識別方法[j]. 雜訊與振動控制, 2019, 39(3): 1-6.

李峰,譚超,董峰.全連線深度網路的電學層析成像演算法[j].工程熱物理學報,2019,40(07):1526-1531.

key words:**資料庫、影象重建、全連線深度網路

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