采用分类模型进行空间负荷预测。由于决定负荷密度的各属性之间并非完全独立,传统分类器分类效果并不理想。为此,该文采用双层贝叶斯分类模型,该模型是朴素贝叶斯分类模型的扩展,通过选取关键属性将单一属性集划分为强属性集和弱属性集,弱化了各属性间相互独立的假设,提高了对样本分类的正确性。给出了构建和训练该模型的方法,在正确分类的基础上,文中采用类内相似度方法进行负荷密度的修正。实践和算例证明,该文模型和算法适合进行空间负荷预测。
热负荷、冷负荷与湿负荷计算讲稿——热负荷、冷负荷与湿负荷计算讲稿，摘要：夏季建筑围护结构的冷负荷：是指由于室内外温差和太阳辐射作用，通过建筑围护结构传人室内的热量形成的冷负荷。 1、得热量、得湿量 得热量和冷负荷有时相等，有时不等。围护...
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