基于数据挖掘的建筑能耗异常检测研究

段中兴; 梅思雨

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建筑能耗异常检测对于建筑管理和运行至关重要,论文提出了一种基于D-S证据理论的不平衡数据多划分(Multi-partition,MP)聚类算法,并构建MP算法能耗异常检测模型对建筑能耗中的异常值进行准确检测;首先通过改进的信任c均值算法将能耗数据集多划分;利用基于K-NN的均值漂移算法确定数据集的真实类别个数;然后根据密度合并规则对能耗数据进行合并;最后对未合并的能耗数据再次划分得到最终的能耗异常检测结果;UCI数据集验证结果表明,MP算法对于不平衡数据聚类效果良好,能够有效避免样本“均匀效应”,降低错误率;通过对某大型商场建筑空调和照明用电能耗异常值检测,验证了MP算法能耗异常检测模型的有效性.

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来源
《计算机测量与控制》 |2020年第7期|253-259|共7页
作者
段中兴; 梅思雨;
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作者单位

西安建筑科技大学信息与控制工程学院西安 710055;

西部绿色建筑国家重点实验室西安 710055;

西安建筑科技大学信息与控制工程学院西安 710055;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
能耗异常检测; D-S证据理论; 不平衡数据; 聚类; 异常检测模型;

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