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学者姓名：许巧玲
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为提高建筑能耗监测系统的运行管理效率,提出一种基于PCA-MLR的公共建筑能耗报警阈值计算方法.首先根据建筑的实际使用情况对能耗进行分类处理,接着以温度、 含湿量、 风速等8个环境因素作为初始变量,通过主成分分析,提取5个主元.在此基础上,分别建立不同类型能耗的多元线性回归模型.对模型进行F检验,并与单一元线性回归模型进行对比,模型精度较高.将方法用于公共建筑能耗监测系统,系统运行正常可靠,误报警少,强化了系统的报警性能.
Keyword ：
主成分分析 主成分分析 公共建筑 公共建筑 多元线性回归 多元线性回归 报警阈值 报警阈值 能耗监测 能耗监测
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| GB/T 7714 | 林跃东 , 许巧玲 , 严哲钦 . 基于PCA-MLR的公共建筑能耗报警阈值计算 [J]. | 福州大学学报（自然科学版） , 2017 , 45 (6) : 907-911 . |
| MLA | 林跃东 等. "基于PCA-MLR的公共建筑能耗报警阈值计算" . | 福州大学学报（自然科学版） 45 . 6 (2017) : 907-911 . |
| APA | 林跃东 , 许巧玲 , 严哲钦 . 基于PCA-MLR的公共建筑能耗报警阈值计算 . | 福州大学学报（自然科学版） , 2017 , 45 (6) , 907-911 . |
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Abstract ：
为提高大型公共建筑能耗的预测精度,提出一种基于灰色模型和最小二乘向量机方法(GM-LSSVM)的办公能耗预测模型.该方法结合灰色建模计算简单的特点,以及最小二乘支持向量机非线性拟合能力和泛化能力强的优势,充分发掘样本数据的规律,并以粒子群优化算法进行模型参数选择.根据福州某大型公共建筑能耗数据,通过本研究提出的方法建立预测模型,并与神经网络模型以及最小二乘支持向量机模型的预测结果进行比较,验证了该方法具备较高的预测精度和较强的泛化能力.
Keyword ：
公共建筑 公共建筑 最小二乘支持向量机 最小二乘支持向量机 灰色模型 灰色模型 粒子群优 粒子群优 能耗预测模型 能耗预测模型
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| GB/T 7714 | 吴炜洪 , 许巧玲 , 严哲钦 et al. GM-LSSVM模型在建筑能耗预测中的应用 [J]. | 福州大学学报（自然科学版） , 2017 , 45 (2) : 238-245 . |
| MLA | 吴炜洪 et al. "GM-LSSVM模型在建筑能耗预测中的应用" . | 福州大学学报（自然科学版） 45 . 2 (2017) : 238-245 . |
| APA | 吴炜洪 , 许巧玲 , 严哲钦 , 林跃东 . GM-LSSVM模型在建筑能耗预测中的应用 . | 福州大学学报（自然科学版） , 2017 , 45 (2) , 238-245 . |
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Abstract ：
对文献中多个槽缝冲击射流的经典实验结果进行数值模拟,考察RNG k-ε和Transition SST湍流模型的表现,主要分析射流出口中心线和展向、壁面射流区域的雷诺时均速度和湍流度分布,以及靶面换热效果与流场模拟结果之间的关系.模拟结果表明,与Transition SST湍流模型相比,RNG k-ε模型的结果表现出更强的湍流粘性,使得其中心线上速度衰减较快,该效果可能导致低估靶面上的冲击换热效果;而在冲击滞止区域,RNG k-ε湍流模型结果表现出过高的湍动能,该效果可能导致高估靶面上的冲击换热效果.因此,当射流雷诺数较小时,Transition SST模型所得滞止区换热系数要高于RNG k-ε模型的结果,反之亦然;而在壁面射流区域,RNG k-ε模型对于流场速度的模拟较好,但相应区域的传热模拟并没有表现出明显的优越性.
Keyword ：
冲击换热 冲击换热 湍流模型 湍流模型 湍流粘性 湍流粘性 稳态射流 稳态射流
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| GB/T 7714 | 张温宇 , 施能博 , 孙志新 et al. 稳态射流数值模拟中速度参量对传热的影响机制分析 [J]. | 福州大学学报（自然科学版） , 2017 , 45 (6) : 898-906 . |
| MLA | 张温宇 et al. "稳态射流数值模拟中速度参量对传热的影响机制分析" . | 福州大学学报（自然科学版） 45 . 6 (2017) : 898-906 . |
| APA | 张温宇 , 施能博 , 孙志新 , 林立 , 许巧玲 . 稳态射流数值模拟中速度参量对传热的影响机制分析 . | 福州大学学报（自然科学版） , 2017 , 45 (6) , 898-906 . |
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Abstract ：
建筑能耗影响因素复杂,研究新的能耗预测方法可简化预测过程,提高预测精度.首先对一栋高校建筑的能耗样本进行主成分分析(PCA),去除信息冗余,消除输入变量之间的相关性.把经过PCA提取的主成分作为Elman神经网络的输入,隐含层和输入层均采用tansig 函数,在训练过程中不断对权值和偏差进行修正,最终建立基于PCA-Elman的建筑能耗预测模型.采用测试样本对模型精度进行验证,实例表明,基于PCA-Elman的建筑能耗预测模型相对误差为5.49％,优于单一Elman神经网络预测结果.本方法简单易行,可用于建筑能耗预测和建筑能耗监测系统的报警阈值设置.
Keyword ：
Elman神经网络 Elman神经网络 主成分分析 主成分分析 建筑能耗 建筑能耗 能耗预测 能耗预测
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| GB/T 7714 | 林跃东 , 许巧玲 , 陈东 . 基于PCA—Elman 神经网络的建筑能耗预测 [J]. | 智能建筑电气技术 , 2016 , 10 (4) : 5-8 . |
| MLA | 林跃东 et al. "基于PCA—Elman 神经网络的建筑能耗预测" . | 智能建筑电气技术 10 . 4 (2016) : 5-8 . |
| APA | 林跃东 , 许巧玲 , 陈东 . 基于PCA—Elman 神经网络的建筑能耗预测 . | 智能建筑电气技术 , 2016 , 10 (4) , 5-8 . |
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Abstract ：
为了降低建筑能耗影响因素间复杂相关性对模型性能的影响,建立了一种基于KPCA-WLSSVM的建筑能耗预测模型。利用核主元分析(KPCA)对输入变量进行数据压缩,消除变量之间的相关性,简化模型结构;进一步采用加权最小二乘支持向量机(WLSSVM)方法建立建筑能耗预测模型,同时结合一种新型混沌粒子群—模拟退火混合优化(CPSO-SA)算法对模型参数进行优化,以提高模型的预测性能及泛化能力。通过将KPCA-WLSSVM模型方法应用于某办公建筑能耗的预测中,并与WLSSVM、LSSVM及RBFNN模型相比,实验结果表明KPCAWLSSVM模型方法能有效提高建筑能耗预测精度。
Keyword ：
CPSO-SA CPSO-SA WLSSVM WLSSVM 建筑能耗 建筑能耗 核主元分析(KPCA) 核主元分析(KPCA)
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| GB/T 7714 | 许巧玲 , 严哲钦 , 吴炜洪 et al. 基于KPCA-WLSSVM的建筑能耗预测模型 [C] //第26届中国过程控制会议（CPCC2015）论文集 . 2015 . |
| MLA | 许巧玲 et al. "基于KPCA-WLSSVM的建筑能耗预测模型" 第26届中国过程控制会议（CPCC2015）论文集 . (2015) . |
| APA | 许巧玲 , 严哲钦 , 吴炜洪 , 戴坤成 . 基于KPCA-WLSSVM的建筑能耗预测模型 第26届中国过程控制会议（CPCC2015）论文集 . (2015) . |
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Abstract ：
综合考虑太阳辐射量和热负荷的变化,以福州地区为例,分别以年最大得热量和年需最小辅助加热量为目标,计算得到不同方位角所对应的集热器最佳倾角.结果表明,正南朝向下,相较于以年最大得热量为目标确定的集热器最佳倾角,以年需最小辅助加热量为目标确定的集热器最佳倾角可节约11.7％的辅助加热量.方位角对集热器最佳倾角也有较大影响.当方位角的绝对值较大时,应采用较小的集热器倾角.
Keyword ：
太阳能集热器 太阳能集热器 方位角 方位角 最佳倾角 最佳倾角 热负荷 热负荷
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| GB/T 7714 | 钟林志 , 孙志新 , 许巧玲 et al. 不同方位角上太阳能集热器最佳倾角的确定 [J]. | 福州大学学报（自然科学版） , 2015 , 43 (1) : 135-141 . |
| MLA | 钟林志 et al. "不同方位角上太阳能集热器最佳倾角的确定" . | 福州大学学报（自然科学版） 43 . 1 (2015) : 135-141 . |
| APA | 钟林志 , 孙志新 , 许巧玲 , 严哲钦 . 不同方位角上太阳能集热器最佳倾角的确定 . | 福州大学学报（自然科学版） , 2015 , 43 (1) , 135-141 . |
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Abstract ：
在建筑能耗监测中,由于部分建筑的配电支路末端包含多种设备,分项能耗数据无法直接计量获取.为此,在数据协调理论的基础上建立建筑能耗拆分模型;采用内点惩罚函数法将约束优化问题转化为无约束问题,并通过粒子群(PSO)优化算法对拆分模型进行求解.实例研究表明,PSO优化所得的分项逐时电耗相对误差分别为9.60％和4.84％,能反映分项电耗数据的逐时局部特征,可用于建筑电耗的实时在线拆分.
Keyword ：
PSO算法 PSO算法 分项计量 分项计量 数据协调 数据协调 约束优化 约束优化
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| GB/T 7714 | 严哲钦 , 许巧玲 , 林跃东 . 基于粒子群优化的建筑电耗拆分算法 [J]. | 智能建筑电气技术 , 2015 , 9 (6) : 62-65 . |
| MLA | 严哲钦 et al. "基于粒子群优化的建筑电耗拆分算法" . | 智能建筑电气技术 9 . 6 (2015) : 62-65 . |
| APA | 严哲钦 , 许巧玲 , 林跃东 . 基于粒子群优化的建筑电耗拆分算法 . | 智能建筑电气技术 , 2015 , 9 (6) , 62-65 . |
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Abstract ：
为了降低建筑能耗影响因素间复杂相关性对模型性能的影响，建立了一种基于KPCA-WLSSVM 的建筑能耗预测模型。利用核主元分析(KPCA)对输入变量进行数据压缩，消除变量之间的相关性，简化模型结构；进一步采用加权最小二乘支持向量机(WLSSVM)方法建立建筑能耗预测模型，同时结合一种新型混沌粒子群—模拟退火混合优化(CPSO-SA)算法对模型参数进行优化，以提高模型的预测性能及泛化能力。通过将KPCA-WLSSVM模型方法应用于某办公建筑能耗的预测中，并与WLSSVM、LSSVM 及RBFNN 模型相比，实验结果表明KPCAWLSSVM模型方法能有效提高建筑能耗预测精度。
Keyword ：
CPSO-SA CPSO-SA WLSSVM WLSSVM 建筑能耗 建筑能耗 核主元分析(KPCA) 核主元分析(KPCA)
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| GB/T 7714 | 许巧玲 , 严哲钦 , 吴炜洪 et al. 基于KPCA-WLSSVM的建筑能耗预测模型 [C] //第26届中国过程控制会议论文集 . 2015 : 1-1 . |
| MLA | 许巧玲 et al. "基于KPCA-WLSSVM的建筑能耗预测模型" 第26届中国过程控制会议论文集 . (2015) : 1-1 . |
| APA | 许巧玲 , 严哲钦 , 吴炜洪 , 戴坤成 . 基于KPCA-WLSSVM的建筑能耗预测模型 第26届中国过程控制会议论文集 . (2015) : 1-1 . |
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Abstract ：
针对生产实际中无法对燃煤组分进行在线检测分析的问题，建立了基于最小二乘支持向量机的燃煤的碳含量预测模型．以工业锅炉燃煤的相关工业分析数据作为模型的输入，并采用蚁群算法对最小二乘支持向量机相关参数进行寻优以提高模型的建模精度．应用该模型对福建地区工业锅炉燃煤的碳元素含量进行预测，预测结果的最大误差为1．18％，平均误差为0．64％．和传统多元逐步回归预测方法相比，该预测模型具有较高的预测精度，为工业锅炉二氧化碳排放量的科学计算奠定了基础．
Keyword ：
CO2 排放量 CO2 排放量 最小二乘支持向量机 最小二乘支持向量机 碳元素含量 碳元素含量 锅炉 锅炉
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| GB/T 7714 | 许巧玲 , 王彦端 , 林伟豪 et al. 基于ACO－LSSVM燃煤碳元素分析的锅炉CO2排放量计算 [J]. | 福州大学学报（自然科学版） , 2015 , (4) : 548-553 . |
| MLA | 许巧玲 et al. "基于ACO－LSSVM燃煤碳元素分析的锅炉CO2排放量计算" . | 福州大学学报（自然科学版） 4 (2015) : 548-553 . |
| APA | 许巧玲 , 王彦端 , 林伟豪 , 梁航 , 万晋 . 基于ACO－LSSVM燃煤碳元素分析的锅炉CO2排放量计算 . | 福州大学学报（自然科学版） , 2015 , (4) , 548-553 . |
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Abstract ：
由于建筑能耗因子间存在非线性和高度冗余特性,传统预测方法很难消除数据之间冗余和捕捉非线性特征,导致预测精度较低.为了提高建筑能耗预测精度,建立了一种基于KPCA-WLSSVM的建筑能耗预测模型.利用核主元分析(KPCA)对输入变量进行数据压缩,消除变量之间的相关性,简化模型结构;进一步采用加权最小二乘支持向量机(WLSSVM)方法建立建筑能耗预测模型,同时结合一种新型混沌粒子群-模拟退火混合优化(CPSO-SA)算法对模型参数进行优化,以提高模型的预测性能及泛化能力.通过将KPCA-WLSSVM模型方法应用于某公共建筑能耗的预测中,并与WLSSVM、LSSVM及RBFNN模型相比,实验结果表明KPCA-WLSSVM模型方法能有效提高建筑能耗预测精度.
Keyword ：
加权最小二乘支持向量机 加权最小二乘支持向量机 建筑能耗 建筑能耗 核主元分析 核主元分析 模拟退火混合优化 模拟退火混合优化
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| GB/T 7714 | 许巧玲 , 林跃东 , 严哲钦 . 基于KPCA-WLSSVM的公共建筑能耗预测 [J]. | 江南大学学报（自然科学版） , 2015 , 14 (6) : 710-716 . |
| MLA | 许巧玲 et al. "基于KPCA-WLSSVM的公共建筑能耗预测" . | 江南大学学报（自然科学版） 14 . 6 (2015) : 710-716 . |
| APA | 许巧玲 , 林跃东 , 严哲钦 . 基于KPCA-WLSSVM的公共建筑能耗预测 . | 江南大学学报（自然科学版） , 2015 , 14 (6) , 710-716 . |
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