期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到3篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于Consume2Vec模型的校园一卡通大数据分析 被引量：3
1
作者 韩泽峰 杨涛 +3 位作者 侯琳琳 田强 刘良金 吴偶 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第S01期85-91,共7页
现有的一卡通数据挖掘方法大多采用统计、聚类、关联规则等浅层机器学习和数据挖掘方法,忽略了消费数据的时序性,缺乏对数据的深度表达。基于深度神经网络,提出了能够对消费数据时序性和关联性进行深度挖掘的Consume2Vec模型,并在此模... 现有的一卡通数据挖掘方法大多采用统计、聚类、关联规则等浅层机器学习和数据挖掘方法,忽略了消费数据的时序性,缺乏对数据的深度表达。基于深度神经网络,提出了能够对消费数据时序性和关联性进行深度挖掘的Consume2Vec模型,并在此模型的基础上构建消费异常检测模型。通过在大规模一卡通消费数据上进行实验,验证了两个具体Consume2Vec模型的性能,并从不同维度将学生划分为不同群体进行对比分析,发现学生的消费规律和特点。 展开更多
关键词 校园一卡通大数据 TRANSFORMER 长短期记忆 局部异常因子算法 消费异常检测
下载PDF
基于数据挖掘的建筑能耗异常检测研究 被引量：6
2
作者 段中兴 梅思雨 《计算机测量与控制》 2020年第7期253-259,共7页
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(Multipartition,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... 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(Multipartition,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。 展开更多
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
下载PDF
基于融合聚类的冷源系统逐时能耗异常检测方法
3
作者 周璇 熊智翔 +2 位作者 王馨瑶 闫军威 何敏 《建筑科学》 CSCD 北大核心 2024年第2期258-269,共12页
冷源系统能耗异常检测是建筑空调节能的关键环节。本文提出了一种基于融合聚类的逐时能耗异常检测方法,将复杂的异常检测过程简化为规则判定问题,并以夏热冬暖地区某办公建筑冷源系统为研究对象,采用基于KMeans++聚类分析的日用能工况... 冷源系统能耗异常检测是建筑空调节能的关键环节。本文提出了一种基于融合聚类的逐时能耗异常检测方法,将复杂的异常检测过程简化为规则判定问题,并以夏热冬暖地区某办公建筑冷源系统为研究对象,采用基于KMeans++聚类分析的日用能工况划分与修正方法,结合能耗特征和重要外部参数,划分出“低峰、中峰、高峰”3类日用能工况,并分析了影响工况划分的5个主要外部参数;然后,建立基于工况划分的逐时能耗基准;最后,利用该动态基准实时评价不同日用能工况下的能耗水平,并分析引起异常能耗的原因。结果表明:不同日用能工况在不同时间段的节能潜力各不相同,中峰日用能工况条件下,能耗异常发生率居中且节能潜力最大。该方法结论应用简单,适用于工程实际,并为管理者制定节能方案和提高冷源系统能效水平提供理论依据。 展开更多
关键词 能耗基准 逐时能耗异常检测 日用能工况划分 融合聚类 冷源系统
原文传递
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部