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随着绿色建筑和绿色生态城区经济激励机制基本形成,面对大量多维空间占用数据,“大数据绿色建筑”节能体系应运而生。然而大量多维的建筑数据却没有被充分利用,且传统空间占用检测模型分类精度还不够准确,模型时间复杂度较高。利用UCI占用检测数据集,在原始数据集上加入时间戳,使模型分类精度均获得提高,同时利用MCMR(最大相关最小冗余)方法进行特征选择,通过随机森林作为分类器验证分类效果,获取最优特征子集。且利用选取的特征子集构建占用检测模型,其中XGBoost模型与随机森林模型(RF)进行比对,分类精度较高,且时间复杂度更低。 相似文献
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为解决传统模型在度量时间连续状态有限的星座效能时存在的困难,构建一种基于生灭过程的评估铱星效能的BDP-ADC模型.首先,利用生灭过程描述星座状态的转移过程,得出该状态转移过程存在极限分布,并定义铱星的可用度;其次,结合Kolmogorov前进方程来衡量星座在任务执行过程中的可信度;再次,根据建立的铱星星座能力评估指标体系,利用熵权法求得指标的权重,结合全概率公式对星座能力进行表征;最后,利用BDP-ADC效能评估模型得出铱星星座效能动态关系式,求出铱星的效能,从而为星座的设计及优化等问题提供依据. 相似文献
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