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题名城市用水量曲线聚类算法的研究与实现
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作者
刘春柳
张征
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机构
华中科技大学人工智能与自动化学院
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出处
《中国科技论文在线精品论文》
2020年第2期212-220,共9页
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文摘
准确预测城市用水量可以对智慧水务调度、报警提供支持,预测前对所有用水量曲线进行聚类可以提高预测的精度.为满足实时性和运行效率的要求,提出基于形态特征的分段聚合近似(shape-based piecewise aggregate approximation,SPAA)表示方法,同时为解决传统基于欧氏距离的聚类算法无法包含曲线的形状特征的问题,提出自适应聚类数的基于序列形态相似性的k-shape聚类算法.另外,采用一种基于质心的聚类中心计算方式,提取每类用水量曲线形态.最后,对某水务公司的用水量数据实例进行聚类分析.结果表明,本文所提的SPAA-k-shape算法可以有效降维,减少聚类计算时间,比传统仅考虑欧氏距离的算法更准确.
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关键词
市政工程
模式识别与智能系统
曲线聚类
k-shape算法
基于形态特征的分段聚合近似
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Keywords
municipal engineering
pattern recognition and intelligent system
curve clustering
k-shape algorithm
shape-based piecewise aggregate approximation(spaa)
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分类号
TU991.31
[建筑科学—市政工程]
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