改进CS优化支持向量回归的汽车热舒适性预测

热舒适性指标PMV参数间互相迭代、计算复杂、不易实时预测,而采用支持向量回归（SVR）进行数据拟合时,预测效果易受SVR参数的影响。针对以上问题,提出一种改进布谷鸟算法（CS）优化SVR参数的PMV预测模型。改进CS算法采用自适应步长对Lévy全局随机游动的步长进行调节,并用非洲野狗算法（DOA）的生存行为替换CS算法偏好局部随机游动行为,以提高CS算法寻优能力。实验结果表明,CS优化SVR模型预测值的RMSE为0.00742,比DOA优化SVR模型的RMSE低0.00481;使用自适应步长或DOA算法改进CS优化SVR模型比CS优化SVR模型的RMSE分别降低了32.34%和40.83%;融合两种策略改进CS优化SVR模型预测值的RMSE整体降低了60.52%。融合两种策略改进CS算法优化SVR预测模型具有更高的PMV预测精度。