《表5 具有两种核SVR对3个数据集的预测结果》

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《基于机器学习的建筑能耗SVM模型降阶分析与研究》

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在天津科技大学21#建筑的特征集下模型性能比较的基础上，本文又引申设计了两个能耗数据集：第1个数据集包括30栋建筑；第2个数据集包括60栋建筑．为了全面研究这两个数据集中特征选择针对SVR模型产生的影响程度，引入两个核函数：RBF核函数和多项式核函数．由于所选的多栋建筑实验样本数据的特征值是在独栋建筑特征集的基础上，假定在相同建筑结构上的有限次累加，因此多栋建筑的特征选择将特征数从原来的17个减少到12个，这些数据集的MSE和SCC方法评价模型性能值见表5.