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采用分類模型進行空間負荷預測。由于決定負荷密度的各屬性之間并非完全獨立,傳統分類器分類效果并不理想。為此,該文采用雙層貝葉斯分類模型,該模型是樸素貝葉斯分類模型的擴展,通過選取關鍵屬性將單一屬性集劃分為強屬性集和弱屬性集,弱化了各屬性間相互獨立的假設,提高了對樣本分類的正確性。給出了構建和訓練該模型的方法,在正確分類的基礎上,文中采用類內相似度方法進行負荷密度的修正。實踐和算例證明,該文模型和算法適合進行空間負荷預測。
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熱負荷、冷負荷與濕負荷計算講稿——熱負荷、冷負荷與濕負荷計算講稿，摘要：夏季建筑圍護結構的冷負荷：是指由于室內外溫差和太陽輻射作用，通過建筑圍護結構傳人室內的熱量形成的冷負荷。 1、得熱量、得濕量 得熱量和冷負荷有時相等，有時不等。圍護...
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