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基于LMD近似熵和FCM聚类的机械故障诊断研究 被引量：97
1
作者 张淑清 孙国秀 +2 位作者 李亮 李新新 监雄 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期714-720,共7页
提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)近似熵和模糊C均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)相结合的机械故障诊断方法。首先对机械振动信号进行LMD分解,得到若干具有物理意义的乘积函数(product function,PF)分量... 提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)近似熵和模糊C均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)相结合的机械故障诊断方法。首先对机械振动信号进行LMD分解,得到若干具有物理意义的乘积函数(product function,PF)分量,再通过相关性分析,筛选出与原始信号相关性最大的3个分量作为数据源,求取其近似熵作为特征向量,最后通过FCM模糊聚类对特征向量进行识别分类。实验表明,基于LMD近似熵和FCM模糊聚类相结合的方法对机械故障信号能够有效准确地进行识别分类,此外,将该方法与基于EMD近似熵和FCM结合的方法进行对比,结果表明该方法具有更好的故障识别效果。 展开更多
关键词 局部均值分解 模糊c均值聚类 近似熵 故障诊断
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基于模糊C均值聚类的作物病害叶片图像分割方法研究 被引量：89
2
作者 毛罕平 张艳诚 胡波 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第9期136-140,共5页
为提高作物病害图像的分割效果,根据作物病害图像的特点,提出了一种基于模糊C均值聚类算法(FCM)的作物病害图像自适应分割方法。该方法将像素的灰度与其邻域均值作为FCM的输入特征,变换FCM的隶属度函数使其包含图像的局部邻域特性;通过... 为提高作物病害图像的分割效果,根据作物病害图像的特点,提出了一种基于模糊C均值聚类算法(FCM)的作物病害图像自适应分割方法。该方法将像素的灰度与其邻域均值作为FCM的输入特征,变换FCM的隶属度函数使其包含图像的局部邻域特性;通过聚类有效性验证分析和试验确定模糊C均值聚类算法(FCM)的最优聚类数、模糊加权指数。运用该方法对棉花病害叶片图像进行分割。结果表明:该方法能较好将病斑部分和正常部分分割开,平均分割误差率小于5%,对作物病害图像的分割处理非常有效。 展开更多
关键词 图像分割 作物病害 计算机视觉 模糊c均值聚类 参数选择
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图像分割中的模糊聚类方法 被引量：66
3
作者 李旭超 刘海宽 +1 位作者 王飞 白春艳 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2012年第4期447-458,共12页
模糊聚类算法是近年来图像分割技术领域的研究热点之一。在对模糊C均值聚类算法分析的基础上,结合目前在图像分割中的应用研究,对模糊C均值聚类算法的测度方式进行了比较分析,从单分辨率、多分辨率以及与其他算法结合3个方面,评述改进... 模糊聚类算法是近年来图像分割技术领域的研究热点之一。在对模糊C均值聚类算法分析的基础上,结合目前在图像分割中的应用研究,对模糊C均值聚类算法的测度方式进行了比较分析,从单分辨率、多分辨率以及与其他算法结合3个方面,评述改进的模糊C均值聚类算法优缺点。最后,讨论模糊C均值聚类算法目前存在的问题及未来发展方向。 展开更多
关键词 模糊c均值聚类 图像分割 目标函数 隶属度
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基于模糊c均值聚类的多模型软测量建模 被引量：36
4
作者 仲蔚 俞金寿 《华东理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第1期83-87,共5页
根据几个模型相加可提高模型的预测精度及鲁棒性的思想，提出了一种非线性软测量建模的新方法。即先用模糊ｃ 均值聚类算法将训练集分成具有不同聚类中心的子集，每一子集用ＲＢＦ网络或部分最小二乘法进行训练得出子模型，再用模糊聚... 根据几个模型相加可提高模型的预测精度及鲁棒性的思想，提出了一种非线性软测量建模的新方法。即先用模糊ｃ 均值聚类算法将训练集分成具有不同聚类中心的子集，每一子集用ＲＢＦ网络或部分最小二乘法进行训练得出子模型，再用模糊聚类后产生的隶属度将各子模型的输出加权求和得到最后结果。此算法通过一个复杂非线性函数的仿真建模和一个分馏塔柴油倾点软测量建模的工业实例研究，结果表明比其它算法具有更好的泛化结果和预报精度，具有良好的在线应用潜力。 展开更多
关键词 软测量 模糊c均值聚类 鲁棒性 最小二乘法
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采用时频矩阵奇异值分解的配电开关振动信号特征量提取方法 被引量：46
5
作者 郭谋发 徐丽兰 +1 位作者 缪希仁 陈立纯 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第28期4990-4997,共8页
配电开关振动信号具有非线性非平稳特性,蕴含有机械状态信息。提出一种采用时频矩阵奇异值分解的配电开关振动信号特征量提取方法,对振动信号做希尔伯特-黄变换以进行带通滤波,构造其时频矩阵,对该矩阵进行奇异值分解,可将振动信号的特... 配电开关振动信号具有非线性非平稳特性,蕴含有机械状态信息。提出一种采用时频矩阵奇异值分解的配电开关振动信号特征量提取方法,对振动信号做希尔伯特-黄变换以进行带通滤波,构造其时频矩阵,对该矩阵进行奇异值分解,可将振动信号的特征信息分解到不同的时频子空间,以得到的时频矩阵奇异值作为振动信号的特征量,用于表征配电开关的机械状态。对配电开关在正常及卸掉A相触头绝缘拉杆、机械结构卡涩、底座螺丝松动等3种典型故障情况下实测振动信号的时频矩阵奇异值做模糊c均值聚类,结果表明该特征量能够准确、有效地表征配电开关的机械状态。 展开更多
关键词 配电开关 振动信号 特征量提取 时频矩阵 奇异值分解 HHT带通滤波 模糊c均值聚类
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基于LSTM循环神经网络的数控机床热误差预测方法 被引量：45
6
作者 谭峰 李成南 +2 位作者 萧红 苏祖强 郑凯 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期79-87,共9页
针对传统热误差预测中忽略了机床历史累积温度状态与机床热误差之间的关联关系,提出一种基于长短期记忆(LSTM)循环神经网络的数控机床热误差预测方法。LSTM循环神经网络可以有效利用机床当前时刻和历史时刻的温升数据来表征更加符合机... 针对传统热误差预测中忽略了机床历史累积温度状态与机床热误差之间的关联关系,提出一种基于长短期记忆(LSTM)循环神经网络的数控机床热误差预测方法。LSTM循环神经网络可以有效利用机床当前时刻和历史时刻的温升数据来表征更加符合机床热变形机制的热误差。以一台精密卧式加工中心为例,首先进行热误差实验,然后利用模糊c均值(FCM)聚类算法从20个温度点中筛选出4个关键温度点,再以其温升数据为输入热误差数据为输出建立LSTM循环神经网络热误差预测模型。最后,在不同工况下与传统热误差预测模型进行预测性能对比分析,结果表明所提热误差预测方法预测精度最高提高约52%,具有更加优越的预测精度和泛化性能。 展开更多
关键词 数控机床 热误差预测 关键温度点筛选 LSTM循环神经网络 模糊c均值聚类
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基于T-S模型的电力变压器顶层油温预测研究 被引量：42
7
作者 熊浩 陈伟根 +2 位作者 杜林 孙才新 廖瑞金 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第30期15-19,共5页
为准确估算电力变压器绕组热点温度,对变压器安全运行和寿命评估提供辅助依据,建立了一个基于Takagi-Sugeno(T-S))的变压器顶层油温预测模型。模型的前件参数由模糊C均值聚类算法确定,后件参数由加权最小二乘法离线辨识,并用现场实测数... 为准确估算电力变压器绕组热点温度,对变压器安全运行和寿命评估提供辅助依据,建立了一个基于Takagi-Sugeno(T-S))的变压器顶层油温预测模型。模型的前件参数由模糊C均值聚类算法确定,后件参数由加权最小二乘法离线辨识,并用现场实测数据对模型后件参数进行在线调整。通过对实测数据的仿真实验表明,该模型以简单的模糊规则实现了变压器顶层油温的预测,且模型的预测精度优于IEEE推荐的变压器顶层油温经验模型,从而提高其绕组热点温度计算的精度。 展开更多
关键词 电力变压器 顶层油温 TAKAGI-SUGENO模糊模型 模糊c均值聚类 加权最小二乘法
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基于遗传算法和模糊C均值聚类的WSN分簇路由算法 被引量：40
8
作者 董发志 丁洪伟 +2 位作者 杨志军 熊成彪 张颖婕 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第8期2359-2365,共7页
针对无线传感器网络(WSN)的节点能量有限、生命周期短、吞吐量低等问题,提出一种基于遗传算法(GA)和模糊C均值(FCM)聚类的WSN分簇路由算法GAFCMCR,采取“集中分簇,分布簇头选举”的方式。网络初始化时基站采用由GA优化的FCM聚类算法形... 针对无线传感器网络(WSN)的节点能量有限、生命周期短、吞吐量低等问题,提出一种基于遗传算法(GA)和模糊C均值(FCM)聚类的WSN分簇路由算法GAFCMCR,采取“集中分簇,分布簇头选举”的方式。网络初始化时基站采用由GA优化的FCM聚类算法形成网络分簇。第一轮簇头由距簇中心最近的节点担任;从第二轮开始,簇头的选举由上一轮的簇头负责,选举过程综合考虑候选节点的剩余能量、与基站的距离、与簇内其他节点的平均距离三个因子,并根据网络状态实时调整三个因子的权重。在数据传输阶段,将轮询机制引入簇内通信。仿真结果表明,相同网络环境下,与LEACH算法和基于K-Means的均匀分簇路由(KUCR)算法相比,GAFCMCR将网络生命周期延长了105%和20%。GAFCMCR成簇效果良好,具有良好的能量均衡性和更高的吞吐量。 展开更多
关键词 无线传感器网络 模糊c均值聚类 遗传算法 均匀分簇 轮询机制
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基于遗传算法的岩体结构面的模糊C均值聚类方法 被引量：38
9
作者 蔡美峰 王鹏 +1 位作者 赵奎 张登科 《岩石力学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期371-376,共6页
提出了一种基于遗传算法的岩体结构面模糊C均值聚类方法,避免了人为划定分类界限的主观性,解决了模糊C均值聚类算法的局部最优的弱点。同时结合现场实测数据,对应用该方法进行结构面产状分类的具体步骤、参数选取、分组有效性和优势方... 提出了一种基于遗传算法的岩体结构面模糊C均值聚类方法,避免了人为划定分类界限的主观性,解决了模糊C均值聚类算法的局部最优的弱点。同时结合现场实测数据,对应用该方法进行结构面产状分类的具体步骤、参数选取、分组有效性和优势方位判定进行了分析和讨论。 展开更多
关键词 岩石力学 岩体 结构面 模糊c均值聚类 遗传算法
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基于模糊C均值聚类的光伏阵列故障诊断方法 被引量：38
10
作者 毕锐 丁明 +2 位作者 徐志成 葛虎 郁丹琦 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期730-736,共7页
提出基于模糊C均值聚类的光伏阵列故障诊断方法。采用基于模糊C均值聚类的方法,对给定外界环境下不同故障类型的故障特征量进行聚类分析,得到故障类型和故障特征量的模糊映射关系;通过基于正态分布的隶属度函数算法,计算待诊断样本与各... 提出基于模糊C均值聚类的光伏阵列故障诊断方法。采用基于模糊C均值聚类的方法,对给定外界环境下不同故障类型的故障特征量进行聚类分析,得到故障类型和故障特征量的模糊映射关系;通过基于正态分布的隶属度函数算法,计算待诊断样本与各故障模式间的隶属度大小。对隶属度大小进行排序,得到待诊断样本的故障类型。通过Matlab仿真验证方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 光伏阵列 故障诊断 模糊c均值聚类 隶属度函数
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基于模糊C均值聚类的医学图像分割研究 被引量：37
11
作者 张翡 范虹 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第4期144-151,共8页
模糊C均值聚类算法(FCM)在硬C均值聚类的基础上有效地解决了医学图像分割中存在的模糊情况,通过建立表示图像中像素点与聚类中心加权相似度的目标函数,采用迭代优化的方法求解目标函数的极小值来确定最佳聚类。针对FCM算法中存在的对大... 模糊C均值聚类算法(FCM)在硬C均值聚类的基础上有效地解决了医学图像分割中存在的模糊情况,通过建立表示图像中像素点与聚类中心加权相似度的目标函数,采用迭代优化的方法求解目标函数的极小值来确定最佳聚类。针对FCM算法中存在的对大样本数据分割速度慢、结果易受初始值影响、对噪声敏感、难以适应多种数据分布等缺陷,涌现出了大量的改进算法。对其中的部分改进算法进行综述,主要介绍快速FCM算法、基于初始值选取的FCM算法、基于空间邻域信息的FCM算法以及基于核函数的FCM算法等,并对其优缺点进行概要的总结和介绍。指出该算法进一步的研究方向。 展开更多
关键词 模糊c均值聚类 医学图像分割 核函数 空间信息
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基于数据挖掘和模糊聚类的风电功率实时预测研究 被引量：36
12
作者 杨茂 熊昊 +1 位作者 严干贵 穆钢 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期1-6,共6页
准确的风电功率预测是实现风能大规模开发利用的有效手段,实时预测能够滚动地修正日出力计划曲线,保证电力系统运行的安全性和经济性。在分析风电场不同机组出力特性的基础上,利用数据挖掘和模糊聚类技术将不同的机组进行分类,并分别进... 准确的风电功率预测是实现风能大规模开发利用的有效手段,实时预测能够滚动地修正日出力计划曲线,保证电力系统运行的安全性和经济性。在分析风电场不同机组出力特性的基础上,利用数据挖掘和模糊聚类技术将不同的机组进行分类,并分别进行实时预测,将预测结果进行累加得到最终的预测结果。以中国吉林省某风电场的实测风电数据为例,进行了实时预测,结合国家能源局对风电功率实时预测预报管理要求中的指标进行了分析。结果表明,所提出的方法准确率最大提高2.57%,合格率最大提高4.23%,均方根误差最大下降3.21%,说明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 风电功率 实时预测 数据挖掘 模糊c均值聚类
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运用模糊隶属度进行土壤属性制图的研究--以黑龙江鹤山农场研究区为例 被引量：35
13
作者 杨琳 朱阿兴 +3 位作者 秦承志 李宝林 裴韬 刘宝元 《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第1期9-15,共7页
通过传统土壤类型图所得的土壤属性图已不能满足精准农业和生态环境模型所需土壤属性的精度,而目前应用较多的统计方法和地统计方法均存在一定的局限性。鉴于此,本文探索了一种采用模糊聚类获取模糊隶属度进行土壤属性制图的方法。首先... 通过传统土壤类型图所得的土壤属性图已不能满足精准农业和生态环境模型所需土壤属性的精度,而目前应用较多的统计方法和地统计方法均存在一定的局限性。鉴于此,本文探索了一种采用模糊聚类获取模糊隶属度进行土壤属性制图的方法。首先,采用模糊c均值聚类(Fuzzyc-means clustering,FCM)方法对环境因子进行聚类,通过野外采样(称为建模点)建立土壤-环境关系知识;然后,计算区域内各像元点对土壤类型的模糊隶属度;最后,对模糊隶属度采用加权平均的方法获取土壤属性值。将该方法应用于黑龙江鹤山农场老莱河流域的研究小区,以土体厚度和表层有机质为例进行土壤属性制图。为了评价该方法的有效性,将其与采用环境因子所建立的多元线性回归模型进行比较,通过野外验证点集评价两种模型所得的土壤属性,评价指标为观测值和预测值的相关系数、平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和准确度(AC)。结果表明,尽管通过建模点建立的多元线性回归方程R2较大,但该方程并不适用于研究区内的其他样本点,这表明多元线性回归方法在该区具有一定的局限性。与之相比,模糊隶属度加权平均的方法则可以通过较少的建模点得到更好的预测效果。 展开更多
关键词 模糊c均值聚类 模糊隶属度 土壤属性制图 加权平均 多元线性回归
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基于模糊C均值聚类和神经网络的短时交通流预测方法 被引量：19
14
作者 杨世坚 贺国光 《系统工程》 CSCD 北大核心 2004年第8期83-86,共4页
短时交通流预测是动态交通控制和诱导的前提。提出一种模糊C均值聚类和神经网络相结合的短时交通流预测方法。用同一组实测数据对比计算了该方法与BP神经网络预测方法、模糊神经网络预测方法分别得到的预测结果。计算结果表明:所提出的... 短时交通流预测是动态交通控制和诱导的前提。提出一种模糊C均值聚类和神经网络相结合的短时交通流预测方法。用同一组实测数据对比计算了该方法与BP神经网络预测方法、模糊神经网络预测方法分别得到的预测结果。计算结果表明:所提出的方法的预测准确性明显地高于其他两种方法。 展开更多
关键词 交通控制与诱导 短时交通流预测 模糊c均值聚类 BP神经网络
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采用马尔可夫链—多场景技术的交直流主动配电网优化调度 被引量：34
15
作者 董雷 孟天骄 +2 位作者 陈乃仕 李烨 蒲天骄 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期147-153,共7页
针对含有柔性直流装置的交直流混合主动配电网,构建基于场景分析的随机优化调度模型。计及时间轴线上各点误差相关性,利用基于马尔可夫链的多场景技术模拟风电、光伏与负荷随时间变化的间歇性和波动性;通过模糊C均值聚类思想进行场景削... 针对含有柔性直流装置的交直流混合主动配电网,构建基于场景分析的随机优化调度模型。计及时间轴线上各点误差相关性,利用基于马尔可夫链的多场景技术模拟风电、光伏与负荷随时间变化的间歇性和波动性;通过模糊C均值聚类思想进行场景削减得到典型场景。提出多时间尺度的协调优化调度策略:长时间尺度计及不确定性,以电网期望成本最小为目标,优化联络线出力和柔性直流装置出力;短时间尺度调整可控单元,使两级优化结果偏差最小。算例验证了采用马尔可夫链的多场景抽样能有效描述原始问题的不确定性,修正随时间推移逐渐增大的预测偏差,减轻短时间尺度调度压力;验证了所述调度策略能有效应对间歇式能源的不确定波动,提高分布式能源消纳能力。 展开更多
关键词 多场景技术 马尔可夫链 模糊c均值聚类 多时间尺度协调调度
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基于模糊C均值聚类的网络入侵检测算法 被引量：26
16
作者 杨德刚 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第1期86-87,91,共3页
入侵检测已成为网络安全的第二层重要防御线。分析了对新型未知的攻击的入侵检测,提出基于模糊C均值聚类的网络入侵检测算法。用KDD-99数据集的仿真实验结果表明算法的可行性、有效性和可扩展性,并有效提高了聚类检测的检测率,降低了误... 入侵检测已成为网络安全的第二层重要防御线。分析了对新型未知的攻击的入侵检测,提出基于模糊C均值聚类的网络入侵检测算法。用KDD-99数据集的仿真实验结果表明算法的可行性、有效性和可扩展性,并有效提高了聚类检测的检测率,降低了误检率。 展开更多
关键词 模糊c均值聚类 入侵检测 网络安全 检测算法 KDD-99数据集
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一种改进的模糊C均值聚类算法 被引量：26
17
作者 宋清昆 郝敏 《哈尔滨理工大学学报》 CAS 2007年第4期8-10,共3页
针对模糊C均值(FCM)聚类算法中,聚类效果往往受到聚类数目和初始聚类中心的影响这一问题,提出了基于平均信息熵确定聚类数目的方法,并采用密度函数法来获得初始聚类中心.实验结果表明,改进后的算法较好地解决了初值问题,与随机初始化方... 针对模糊C均值(FCM)聚类算法中,聚类效果往往受到聚类数目和初始聚类中心的影响这一问题,提出了基于平均信息熵确定聚类数目的方法,并采用密度函数法来获得初始聚类中心.实验结果表明,改进后的算法较好地解决了初值问题,与随机初始化方法相比,迭代次数少,收敛速度快. 展开更多
关键词 模糊c均值聚类 信息熵 初始化 密度函数
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基于模糊C均值聚类的城市道路交通状态判别 被引量：30
18
作者 黄艳国 许伦辉 邝先验 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2015年第2期102-107,共6页
根据城市道路交通流特性,针对同一交通状态下交通流参数分散在一个二维区域的现象,将交通流划分为4个状态,讨论了不同状态之间的转变情况;针对城市道路交通状态存在模糊性的特点,以流量、速度、占有率作为样本数据的特征属性,提出了基... 根据城市道路交通流特性,针对同一交通状态下交通流参数分散在一个二维区域的现象,将交通流划分为4个状态,讨论了不同状态之间的转变情况;针对城市道路交通状态存在模糊性的特点,以流量、速度、占有率作为样本数据的特征属性,提出了基于模糊C均值聚类(FCM)的交通状态实时判别方法,该方法首先采用模糊聚类技术对历史数据进行分类,得到不同交通状态的聚类中心,然后对新观测到的交通数据所属类别进行实时判别以确定交通状态。以赣州市文明大道为实例进行分析,其结果与实测交通运行状况结果一致,验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 交通工程 城市道路 交通流 交通拥挤 交通状态判别 模糊c均值聚类
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基于模糊C均值聚类和随机森林的短时交通状态预测方法 被引量：30
19
作者 陈忠辉 凌献尧 +2 位作者 冯心欣 郑海峰 徐艺文 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第8期1879-1886,共8页
交通拥堵长期以来是城市面临的主要问题之一,解决交通拥堵瓶颈刻不容缓。准确的短时交通状态预测有利于市民预知交通出行信息,及时采取措施避免陷入拥堵困境。该文提出一种基于模糊C均值聚类(FCM)和随机森林的短时交通状态预测方法。首... 交通拥堵长期以来是城市面临的主要问题之一,解决交通拥堵瓶颈刻不容缓。准确的短时交通状态预测有利于市民预知交通出行信息,及时采取措施避免陷入拥堵困境。该文提出一种基于模糊C均值聚类(FCM)和随机森林的短时交通状态预测方法。首先,利用一种新颖的融合时空信息的自适应多核支持向量机(AMSVM)来预测短时交通流参数,包括流量、速度和占有率。其次,基于FCM算法分析历史交通流,获取历史交通状态信息。最后,利用随机森林算法分析所预测的短时交通流参数,得到最终预测的短时交通状态。该方法在融合时空信息的同时采用随机森林算法应用于短时交通状态预测这一全新的研究领域。实验结果表明,FCM对历史交通状态的评估方式适用于不同的高速路和城市道路场景。其次,随机森林比其它常见的机器学习方法具有更高的预测精度,从而提供实时可靠的短时交通出行信息。 展开更多
关键词 短时交通状态预测 随机森林 模糊c均值聚类 自适应多核支持向量机
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采用深度学习和多维模糊C均值聚类的负荷分类方法 被引量：29
20
作者 石亮缘 周任军 +3 位作者 张武军 余虎 李彬 王珑 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2019年第7期43-50,共8页
为了对日趋海量的负荷数据进行有效地分类处理,提出一种采用深度学习和多维模糊C均值聚类的负荷分类方法。采用深度学习中的卷积自编码器CAEs堆叠形成深度卷积自编码网络,通过训练实现对输入的典型日负荷曲线集进行特征分层提取和降维... 为了对日趋海量的负荷数据进行有效地分类处理,提出一种采用深度学习和多维模糊C均值聚类的负荷分类方法。采用深度学习中的卷积自编码器CAEs堆叠形成深度卷积自编码网络,通过训练实现对输入的典型日负荷曲线集进行特征分层提取和降维处理。计及低维特征序列的数值维度和趋势维度,将数值序列的欧氏距离与趋势序列的改进动态时间弯曲距离相结合为多维相似性距离,作为新的相似性指标,提出一种多维模糊C均值聚类算法,用以对特征序列进行聚类分析。算例分析结果表明,所提出的方法在数据特征提取降维、负荷分类有效性、稳定性及聚类效率等方面具有较大优势,可为需求侧管理项目选择、电价制定、负荷管理优化等提供有效参考。 展开更多
关键词 深度学习 卷积自编码器 多维特征 模糊c均值聚类 负荷分类
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