针对机床主轴热误差补偿过程中现有建模方法的不足，提出一种新的热误差建模算法。首先应用FCM（模糊C-均值聚类）算法将众多温度测点予以分类，减少测点数量，提高测量精度；其次应用GCA（灰色关联分析）算法对同类测点的热敏感度进行排序，选出该类中的关键测点；最后以优选出的测点为输入变量，以热位移为输出变量，利用ANFIS进行热误差模型设计，并与BP算法建立的模型进行了比较。实验数据表明，该方法降低了机床热误差，具有预测精度高的优点，能较好地实现机床主轴热误差的补偿。

对建筑能耗数据进行深人分析,提出了建立建筑电力能耗模型的方法。首先对建筑能耗进行了分项计量,统计了建筑逐时照明能耗数据,办公设备能耗数据以及办公人数,同时调查了建筑管理控制方式。经过分析可知,办公设备能耗数据与办公人数线性相关,而照明能耗数据与办公人数以及太阳辐射强度相关,但为非线性关系。根据不同类型数据的特点,分别建立了线性回归模型以及决策树模型。该模型可以预测建筑能耗并评估建筑管理方式对能耗的影响。

影响最小二乘计算结果的因素: u(k) ΦTΦ是否可逆 噪声w(k) 大,则 的方差大 白色零均值, 是无偏估计 数据总量N N越大, 的方差越小

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