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基于轮廓系数的聚类有效性分析 被引量:117
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作者 朱连江 马炳先 赵学泉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第12期139-141,198,共4页
针对聚类结果进行有效性研究的方法有多种。通过对多种不同聚类有效性分析方法的比较,提出了一种新的基于轮廓系数的聚类有效性分析方法,并将其应用于K-m eans算法的评测中。与其他有效性分析方法相比,该方法可以更好实现对于聚类效果... 针对聚类结果进行有效性研究的方法有多种。通过对多种不同聚类有效性分析方法的比较,提出了一种新的基于轮廓系数的聚类有效性分析方法,并将其应用于K-m eans算法的评测中。与其他有效性分析方法相比,该方法可以更好实现对于聚类效果的判断,在标准数据集上的实验结果有效地验证了这点。并进一步将此有效性分析方法应用于文本聚类。 展开更多
关键词 聚类 K均值算法 轮廓系数 有效性分析 无监督
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基于大数据挖掘技术的输变电设备故障诊断方法 被引量:96
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作者 胡军 尹立群 +3 位作者 李振 郭丽娟 段炼 张玉波 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第11期3690-3697,共8页
传统输变电设备故障诊断方法具有易受专家意见主观影响以及模型固化的缺点。为此,提出了基于大数据挖掘技术的设备故障诊断方法,介绍了设备故障模式聚类算法、状态参量相关性分析算法以及基于相关性矩阵的故障诊断方法等基于大数据分析... 传统输变电设备故障诊断方法具有易受专家意见主观影响以及模型固化的缺点。为此,提出了基于大数据挖掘技术的设备故障诊断方法,介绍了设备故障模式聚类算法、状态参量相关性分析算法以及基于相关性矩阵的故障诊断方法等基于大数据分析的设备故障诊断关键技术,并采用某电网公司500 kV电压等级油浸式变压器套管近10 a故障记录数据作为数据挖掘案例进行了实证。研究结果表明:k-means聚类算法配合轮廓系数能准确得得出故障分类模式;Apriori关联算法配合Tanimoto系数可用于评估状态参量之间的强弱关系;基于皮尔逊相关系数构造故障诊断矩阵能够准确判断出与实际运行维护试验结果相符合的设备故障模式。因此,基于大数据挖掘技术的输变电设备故障诊断方法能够有效挖掘出设备状态记录数据内在的规律,实现具有数据自适应性的、更加准确的设备故障诊断。 展开更多
关键词 大数据分析 故障诊断 相关性 K-MEANS聚类算法 轮廓系数 Tanimoto系数 Apriori关联算法
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面向含多种用户类型的负荷曲线聚类研究 被引量:41
3
作者 王帅 杜欣慧 +1 位作者 姚宏民 王凤萍 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第10期3401-3412,共12页
传统聚类算法在进行负荷曲线聚类时,存在不易选取初始聚类中心、需人为确定最佳聚类数、收敛速度慢等问题,并且当负荷数据中含有较多的用户类型时,其聚类效果往往较差,针对以上问题,以密度峰值聚类为基础,提出一种面向多种用户类型的负... 传统聚类算法在进行负荷曲线聚类时,存在不易选取初始聚类中心、需人为确定最佳聚类数、收敛速度慢等问题,并且当负荷数据中含有较多的用户类型时,其聚类效果往往较差,针对以上问题,以密度峰值聚类为基础,提出一种面向多种用户类型的负荷曲线聚类优化算法。该算法通过类间优化与类内优化的方式,实现了数据集的全局扩散与局部收敛,增强了数据的可分性,且具备一定的自愈优化能力。实验选用轮廓系数(silhouette coefficient,SC)作为聚类有效性评价指标,在国内外不同负荷数据集中进行算法的性能测试与参数摄动下的稳定性测试。结果表明该算法在面向含有多种用户类型的负荷数据集时,能够显著提高聚类有效性与鲁棒性,可为电力咨询、精准购电、负荷管理等辅助服务提供决策性信息。 展开更多
关键词 多用户类型 密度峰值聚类 距离优化 轮廓系数 鲁棒性
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基于BP神经网络的空中目标航迹预测模型 被引量:29
4
作者 钱夔 周颖 +2 位作者 杨柳静 谢荣平 何锡点 《指挥信息系统与技术》 2017年第3期54-58,共5页
针对热点区域的目标航迹预测问题,提出了一种基于反向传播(BP)神经网络的空中目标航迹预测模型。首先,采用基于轮廓系数的自适应K-means聚类算法,将目标群航迹数据自适应聚类,从而提取出特定目标的活动区域变化规律;然后,利用BP神经网... 针对热点区域的目标航迹预测问题,提出了一种基于反向传播(BP)神经网络的空中目标航迹预测模型。首先,采用基于轮廓系数的自适应K-means聚类算法,将目标群航迹数据自适应聚类,从而提取出特定目标的活动区域变化规律;然后,利用BP神经网络对目标群航迹进行训练学习,建立航迹预测模型,实现目标飞行航迹的提前预测;最后,通过试验结果表明该模型能够有效提取目标群航迹规律并预测目标航迹,具有较强鲁棒性。 展开更多
关键词 航迹预测 轮廓系数 自适应K-means BP神经网络
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基于K-means聚类分区的西北地区近半个世纪气温变化特征分析 被引量:23
5
作者 冯克鹏 田军仓 沈晖 《干旱区地理》 CSCD 北大核心 2019年第6期1239-1252,共14页
采用K-means聚类分区,Sen’s斜率估计,Kendall-Tau非参数检验等方法,分析和讨论了近半个世纪(1960-2015年)我国西北地区不同区域的气温变化特征。发现近半个世纪西北地区气温保持了持续的显著上升,年均最低气温上升速率高于年均气温和... 采用K-means聚类分区,Sen’s斜率估计,Kendall-Tau非参数检验等方法,分析和讨论了近半个世纪(1960-2015年)我国西北地区不同区域的气温变化特征。发现近半个世纪西北地区气温保持了持续的显著上升,年均最低气温上升速率高于年均气温和年均最高气温。从空间的角度来看,新疆北疆地区的东北部,内蒙古北部、西部中东部,甘肃中部、西部,青海北部、中部,宁夏中部、北部地区以及陕西北部是升温最快的区域。虽然西北地区气温总体是上升趋势,但在时间上并不均匀一致。从1998年开始,西北地区气温升温减缓,部分地区出现了下降趋势。近半个世纪西北地区季节气温与年际气温变化趋势并不一致,变暖减缓在该地区不同季节的响应不同。1998-2015年,冬季是增温幅度最小的季节,多数子区冬季存在升温趋势减缓,甚至转为下降趋势。 展开更多
关键词 聚类分析 轮廓系数 变暖减缓 西北地区
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基于改进密度聚类算法的交通事故地点聚类研究 被引量:16
6
作者 黄钢 瞿伟斌 许卉莹 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2020年第5期169-176,共8页
交通事故特征受地域分布影响显著,本文对交通事故特征进行优化聚类研究.基于2019年无锡市交通事故数据,调用开放地图接口地理编码解算事故地点经纬度,使用密度聚类算法对事故地点与事故原因进行密度聚类.传统的密度聚类算法依赖距离阈... 交通事故特征受地域分布影响显著,本文对交通事故特征进行优化聚类研究.基于2019年无锡市交通事故数据,调用开放地图接口地理编码解算事故地点经纬度,使用密度聚类算法对事故地点与事故原因进行密度聚类.传统的密度聚类算法依赖距离阈值和样本数阈值的准确输入,为解决这一局限,建立一种自适应搜索距离阈值和样本数阈值的密度聚类模型,并与原始聚类模型进行对比.结果表明,优化算法在参数确定上更加智能,对簇的划分更加准确,对噪声点的识别更加合理.通过机器学习中轮廓系数计算方法计算模型得分,证明了该算法在城市道路交通事故地理位置聚类中的适用性. 展开更多
关键词 城市交通 交通安全 地理编码 密度聚类 轮廓系数
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基于密度敏感距离的改进模糊C均值聚类算法 被引量:15
7
作者 王治和 王淑艳 杜辉 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期88-96,103,共10页
模糊C均值(FCM)聚类算法无法识别非凸数据,算法中基于欧式距离的相似性度量只考虑数据点之间的局部一致性特征而忽略了全局一致性特征。提出一种利用密度敏感距离度量创建相似度矩阵的FCM算法。通过近邻传播算法获取粗类数作为最佳聚类... 模糊C均值(FCM)聚类算法无法识别非凸数据,算法中基于欧式距离的相似性度量只考虑数据点之间的局部一致性特征而忽略了全局一致性特征。提出一种利用密度敏感距离度量创建相似度矩阵的FCM算法。通过近邻传播算法获取粗类数作为最佳聚类数的搜索范围上限,以解决FCM算法聚类数目需要人为预先设定和随机选定初始聚类中心造成聚类结果不稳定的问题。在此基础上,改进最大最小距离算法,得到具有代表性的样本点作为初始聚类中心,并结合轮廓系数自动确定最佳聚类数。基于UCI数据集和人工数据集的实验结果表明,相比经典FCM、K-means和CFSFDP算法,该算法不仅具有识别复杂非凸数据的能力,而且能够在保证聚类性能和稳定性的前提下加快收敛速度。 展开更多
关键词 模糊C均值聚类算法 密度敏感距离 近邻传播 初始聚类中心 轮廓系数
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我国工业电力用户价值画像模型构建与应用研究 被引量:15
8
作者 闫泓序 余顺坤 林依青 《中国管理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2021年第10期224-235,共12页
在新型冠状病毒感染肺炎疫情对我国电力市场造成巨大冲击的宏观背景下,为进一步提升我国供电企业营销服务资源配置效能,最大化撬动供电企业的综合效益,笔者开展了我国工业电力用户价值画像模型研究。本文对电力用户价值进行了分析和定义... 在新型冠状病毒感染肺炎疫情对我国电力市场造成巨大冲击的宏观背景下,为进一步提升我国供电企业营销服务资源配置效能,最大化撬动供电企业的综合效益,笔者开展了我国工业电力用户价值画像模型研究。本文对电力用户价值进行了分析和定义,从安全稳定价值(S)、经济效益价值(E)、契约信用价值(C)与有序用电价值(O)四个维度,构建了我国工业电力用户价值评级SECO指标模型,并集成智能算法中的RST(粗糙集理论)与数据挖掘技术中的PAM(围绕中心点切割聚类算法),构造了一种半监督自动化用户价值识别、预测与特征展示模型,模型包括基于RST的指标体系设计、基于Gower相异度系数与PAM的用户价值评级,以及基于用户画像的价值特征展示三大模块。其中,为增强聚类分析结果的科学性与可靠性,采用霍普金斯统计量进行聚类趋势判断,利用间隔统计量输出理论最佳聚类数目,运用轮廓系数评估模型效果与识别误判样本。以我国南方电网公司下属某供电企业电力用户数据进行模型测试与应用研究,得到具有较高解释性与区分度的用户细分方案,表明本模型是一套可行有效的用户价值评级与特征可视化工具。 展开更多
关键词 电力用户细分 电力用户价值评价 用户价值画像 粗糙集理论 PAM 霍普金斯统计量 间隔统计量 轮廓系数
原文传递
基于轮廓系数的参数无关空中交通轨迹聚类方法 被引量:12
9
作者 孙石磊 王超 赵元棣 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第11期3293-3297,共5页
为消除专家经验的主观性、避免依赖轨迹特征并且减轻实验调参的负担,提出一种基于轮廓系数的参数无关聚类分析(PICBASIC)算法。首先,比较了现有基于欧氏距离的航迹配对方法,并且建立基于动态时间弯曲(DWT)距离和高斯核函数的轨迹相似度... 为消除专家经验的主观性、避免依赖轨迹特征并且减轻实验调参的负担,提出一种基于轮廓系数的参数无关聚类分析(PICBASIC)算法。首先,比较了现有基于欧氏距离的航迹配对方法,并且建立基于动态时间弯曲(DWT)距离和高斯核函数的轨迹相似度计算模型;其次,利用谱聚类对空中交通轨迹进行聚类划分;最后,提出一种基于轮廓系数的最佳簇数寻优方法,并且其具有对聚类结果量化评价功能。利用真实进场轨迹进行实验验证,PICBASIC判断将28L跑道的365条轨迹聚为5个簇,28R跑道的530条轨迹聚为6个簇时聚类质量最佳,平均轮廓系数分别为0.8099和0.8056。相同实验数据条件下,PICBASIC与MeanShift聚类的平均轮廓系数差异率分别为-1.23%和0.19%。实验结果表明:PICBASIC包容轨迹的速度和长度差异,全程无需人工指导或实验调参,而且能够筛除异常轨迹对聚类质量的不利影响。 展开更多
关键词 空中交通轨迹 聚类分析 轮廓系数 谱聚类 动态时间弯曲 高斯核函数 参数无关
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基于套餐隐式评分与用户画像的电力套餐推荐方法 被引量:7
10
作者 张智 王韵楚 +3 位作者 林振智 马愿谦 卢峰 杨莉 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期91-101,共11页
面向售电公司提供差异化售电服务、提高用户黏性的市场需求,提出基于套餐隐式评分与用户画像的电力套餐推荐方法。首先,提取电力套餐属性标签,以用户的套餐历史购买行为作为其对电力套餐的隐式评分,构建计及偏好衰减的用户-套餐标签画... 面向售电公司提供差异化售电服务、提高用户黏性的市场需求,提出基于套餐隐式评分与用户画像的电力套餐推荐方法。首先,提取电力套餐属性标签,以用户的套餐历史购买行为作为其对电力套餐的隐式评分,构建计及偏好衰减的用户-套餐标签画像模型。然后,以皮尔逊相关系数和欧氏距离分别表征用户的分时负荷与总负荷水平的相似性,提出基于双尺度负荷聚类和轮廓系数的套餐标签赋权方法。在此基础上,构建基于加权欧氏距离的用户画像相似度评估模型,提出电力套餐协同过滤推荐方法,为目标用户筛选并推荐最经济的电力套餐。对不同负荷水平和用电习惯的用户进行电力套餐推荐仿真,结果表明,所提套餐推荐方法可根据用户的套餐历史购买信息发掘其消费偏好,提高售电公司的电力套餐推荐准确率。 展开更多
关键词 电力套餐 售电隐式评分 用户画像 轮廓系数 协同过滤
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Kernel-Kmeans:一种基于核密度估计的空间聚类算法 被引量:9
11
作者 张登荣 杜要 +1 位作者 寻丹丹 刘婷 《杭州师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2017年第3期324-329,共6页
利用核密度估计的非参数检验特性,提出了一种基于核密度估计的Kmeans改进算法KernelKmeans.该算法综合了基于划分的聚类思想以及基于密度的聚类思想,首先由核密度估计算法计算样本点的密度分布,然后对密度分布栅格进行窗口计算并取极大... 利用核密度估计的非参数检验特性,提出了一种基于核密度估计的Kmeans改进算法KernelKmeans.该算法综合了基于划分的聚类思想以及基于密度的聚类思想,首先由核密度估计算法计算样本点的密度分布,然后对密度分布栅格进行窗口计算并取极大值来初步确定聚类中心以及聚类数量,最后将聚类中心和聚类数量作为参数输入Kmeans算法得到聚类结果.以OpenStreetMap发布的京津冀城市群点数据开展实验研究,采用算法运算时间与轮廓系数为验证指标,与Kmeans算法、极大极小改进Kmeans算法进行了对比验证,结果表明Kernel-Kmeans算法的精度高于后两者. 展开更多
关键词 核密度估计 Kmeans算法 轮廓系数
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基于聚类和SVM的数据分类方法与实验研究 被引量:8
12
作者 梁修荣 杨正益 《西南师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2018年第3期91-96,共6页
提出一种新的数据分类方法,K-均值聚类分组支持向量机(CG-SVM)方法,在不删减任何样本信息的情况下,该方法使用轮廓系数作为类分离度量参数对数据的正、负类样本进行聚类、分组,对小组进行交叉结合训练,得到不同的SVM分类器,根据测试样... 提出一种新的数据分类方法,K-均值聚类分组支持向量机(CG-SVM)方法,在不删减任何样本信息的情况下,该方法使用轮廓系数作为类分离度量参数对数据的正、负类样本进行聚类、分组,对小组进行交叉结合训练,得到不同的SVM分类器,根据测试样本到聚类中心欧氏距离的加权来选择合适的SVM分类器进行类别判断,该方法实现了一个二分类问题转化为多个细分的二分类过程,效果由差变好.对所提方法分别进行了仿真数据和实际数据分类实验.实验结果表明,与传统的SVM方法相比,该算法可以有效地提高分类的准确率. 展开更多
关键词 聚类分组SVM 轮廓系数 加权欧氏距离 实际数据分类
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基于距离阈值及样本加权的K-means聚类算法 被引量:8
13
作者 安计勇 闫子骥 翟靖轩 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2015年第8期135-138,共4页
提出了一种基于距离阈值及样本加权的K-means聚类算法.该算法首先采用样本集的样本均值作为第一个初始族中心;其次基于距离阈值的方法动态确定初始族中心及个数;最后基于样本加权的方法来降低离散点对聚类效果的影响,使带权值的样本点... 提出了一种基于距离阈值及样本加权的K-means聚类算法.该算法首先采用样本集的样本均值作为第一个初始族中心;其次基于距离阈值的方法动态确定初始族中心及个数;最后基于样本加权的方法来降低离散点对聚类效果的影响,使带权值的样本点参与整个聚类过程,采用轮廓系数来衡量不同算法的聚类质量.实验结果表明:相比于原始的K-means聚类算法和文献[1]中算法,所提出的算法具有更好的聚类质量. 展开更多
关键词 距离阈值 样本加权 K-means 轮廓系数
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差分拉曼光谱对眼药水塑料瓶的分类研究 被引量:4
14
作者 陈丽萍 唐宇璇 +4 位作者 姜红 王圆圆 章欣 段斌 刘峰 《包装工程》 CAS 北大核心 2023年第5期196-202,共7页
目的建立一种便捷精准无损检验眼药水塑料瓶的方法。方法使用便携式差分拉曼光谱仪检测33个塑料眼药水瓶,根据获得的各样品数据,包括差分拉曼光谱图的峰位、峰数等对样品进行成分分析,并通过统计分析软件“统计产品与服务解决方案”(SPS... 目的建立一种便捷精准无损检验眼药水塑料瓶的方法。方法使用便携式差分拉曼光谱仪检测33个塑料眼药水瓶,根据获得的各样品数据,包括差分拉曼光谱图的峰位、峰数等对样品进行成分分析,并通过统计分析软件“统计产品与服务解决方案”(SPSS 26.0)对样品进行K均值聚类,利用轮廓系数优选K值。对分类结果中样品数目较多的一类样品进行填料分析,利用皮尔逊相关系数验证分析结果的准确性。结果样品主要成分为聚乙烯和聚对苯二甲酸乙二醇酯,利用轮廓系数优选K值为2,K均值聚类算法对样品的分类结果与成分分析结果能够相互印证。以聚乙烯类样品为例,根据填料不同可将其分为7组。皮尔逊相关系数计算结果能够证明上述分类分组结果可靠。结论利用该方法能够准确无损地检测眼药水塑料瓶,并对其进行分类研究。 展开更多
关键词 差分拉曼 眼药水瓶 K均值聚类 相关性分析 轮廓系数
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一种基于高斯映射的三维点云特征线提取方法 被引量:8
15
作者 徐卫青 陈西江 +1 位作者 章光 袁俏俏 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第9期167-173,共7页
提出了一种基于高斯映射的K均值方法,先对目标点进行k近邻搜索,再对由目标点及其近邻点组成的三角形集合的单位法向量进行高斯映射。选用轮廓系数作为聚类有效性指标,确定出最佳聚类数,根据不同曲面聚类分布的规律,得到三维激光点云模... 提出了一种基于高斯映射的K均值方法,先对目标点进行k近邻搜索,再对由目标点及其近邻点组成的三角形集合的单位法向量进行高斯映射。选用轮廓系数作为聚类有效性指标,确定出最佳聚类数,根据不同曲面聚类分布的规律,得到三维激光点云模型的特征线。对比实验结果表明,所提方法评价指标简单易用且噪声少,可以完整高效地提取出规则点云以及不规则点云的特征线。 展开更多
关键词 激光光学 特征提取 k近邻搜索 高斯映射 K-MEANS聚类 轮廓系数
原文传递
基于密度的面板数据聚类分析 被引量:7
16
作者 杨娟 谢远涛 《统计与信息论坛》 CSSCI 2014年第2期23-28,共6页
研究面板数据聚类问题过程中,在相似性度量上,用Logistic回归模型构造相似系数和非对称相似矩阵。在聚类算法上,目前的聚类算法只适用于对称的相似矩阵。在非对称相似矩阵的聚类算法上,采用最佳优先搜索和轮廓系数,改进DBSCAN聚类方法,... 研究面板数据聚类问题过程中,在相似性度量上,用Logistic回归模型构造相似系数和非对称相似矩阵。在聚类算法上,目前的聚类算法只适用于对称的相似矩阵。在非对称相似矩阵的聚类算法上,采用最佳优先搜索和轮廓系数,改进DBSCAN聚类方法,提出BF—DBSCAN方法。通过实例分析,比较了BF—DBSCAN和DBSCAN方法的聚类结果,以及不同参数设置对BF—DBSCAN聚类结果的影响,验证了该方法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 面板数据聚类 LOGISTIC回归模型 基于密度的应用噪声的空间聚类 最佳优先搜索 轮廓系数
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基于K-means的水下控制系统集成测试风险分析 被引量:1
17
作者 陈泽峰 李华山 +2 位作者 张宪阵 孙广斌 李海寿 《中国海洋平台》 2024年第1期45-50,共6页
采用危险源辨识分析(HAZID)工具对南海某水下控制系统集成测试进行风险识别,研究水下电力和通信设备的联合测试等过程存在的风险,针对HAZID技术识别的测试风险,定义风险的3个指标,包括风险发生可能性、风险后果严重程度和风险预防控制能... 采用危险源辨识分析(HAZID)工具对南海某水下控制系统集成测试进行风险识别,研究水下电力和通信设备的联合测试等过程存在的风险,针对HAZID技术识别的测试风险,定义风险的3个指标,包括风险发生可能性、风险后果严重程度和风险预防控制能力,将风险进行K-means聚类分析,采用SPSS软件将风险分为重大风险、高风险、中风险、低风险等4个聚类等级,识别4类共21个测试风险。在实际运用中,该方法可为水下控制系统集成测试风险制定有针对性的措施,可高效、科学和系统地指导水下控制系统集成测试工作开展。 展开更多
关键词 水下控制系统 集成测试 风险分析 HAZID K-MEANS 聚类 轮廓系数
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基于改进的SOM聚类连续属性离散化算法 被引量:7
18
作者 陶刚 闫永刚 +1 位作者 刘俊 邹娇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第A01期89-92,共4页
为解决连续属性值的离散化问题,提出了一种改进的自组织映射(SOM)聚类离散化算法,该算法利用SOM实现初始聚类,界定聚类上限;之后以初始聚类中心为样本,通过层次方法的平衡迭代规约和聚类(BIRCH)层次聚类算法进行二次聚类,解决聚类数虚... 为解决连续属性值的离散化问题,提出了一种改进的自组织映射(SOM)聚类离散化算法,该算法利用SOM实现初始聚类,界定聚类上限;之后以初始聚类中心为样本,通过层次方法的平衡迭代规约和聚类(BIRCH)层次聚类算法进行二次聚类,解决聚类数虚高问题并确定离散断点集;最后对断点集任一样本找出其所在维各聚类中心的最近邻,以此作为离散微调依据。实验结果表明,该算法在断点集数(轮廓系数提升75%)及离散精度方面(不相容度更近似0)均优于传统SOM聚类离散化算法,可有效解决大样本、高维数据离散化问题。 展开更多
关键词 自组织特征映射 BIRCH 离散化 轮廓系数 最近邻
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基于长短期记忆神经网络和改进型K-means聚类算法的居民峰谷时段划分模型 被引量:7
19
作者 江兵 李国荣 +1 位作者 孙赵盟 庞宗强 《现代电力》 北大核心 2021年第6期620-627,I0004,I0005,共10页
为了解决传统峰谷时段划分方法因只选取单一典型日而无法在较长时间范围内适用的问题,提出一种基于长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)和改进型K-means聚类算法的居民峰谷时段划分模型:首先对居民用户一整年的负荷数据进... 为了解决传统峰谷时段划分方法因只选取单一典型日而无法在较长时间范围内适用的问题,提出一种基于长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)和改进型K-means聚类算法的居民峰谷时段划分模型:首先对居民用户一整年的负荷数据进行有效性检查和归一化处理,保证数据的准确可靠;接着将处理后的负荷数据按照不同季节及不同日期类型进行相应的分类,保证分类的数据具有较强的相似性;然后将数据按分类分别加入LSTM进行训练,获得用户在不同分类下的负荷特征数据;最后利用改进型K-means聚类算法对训练得到的负荷特征数据进行聚类分析,并依据相应的权重矩阵及划分原则获得最终的时段划分结果。结果表明,相对于经典及当地的时段划分,所提方法的时段划分轮廓系数平均值更大,方差更小,更能反映居民用户实际的用电特点及用电规律,有利于挖掘用户侧需求响应潜力,获得更优的削峰填谷效果。 展开更多
关键词 峰谷时段划分 长短期记忆神经网络 改进型Kmeans算法 聚类分析 轮廓系数
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基于改进K-means算法的多场景分布式电源规划 被引量:7
20
作者 刘伟 张弈鹏 罗凤鸣 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2018年第5期525-530,共6页
针对恒定调度模型分布式电源选址定容的配置方案实用性差的缺陷,考虑分布式电源(DG:Distributed Generation)出力和负荷需求的时序性与不确定性,建立以配电网系统总投资成本、总电压偏差和系统网损最小化的多目标调度模型。首先,通过蒙... 针对恒定调度模型分布式电源选址定容的配置方案实用性差的缺陷,考虑分布式电源(DG:Distributed Generation)出力和负荷需求的时序性与不确定性,建立以配电网系统总投资成本、总电压偏差和系统网损最小化的多目标调度模型。首先,通过蒙特卡洛算法随机模拟全年风-负荷场景,并采用K-means聚类法对全年场景进行缩减。其次,引入轮廓系数对其改进以获取最优的聚类数。最后,通过快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)与无偏折中策略进行优化处理。以IEEE33节点配电系统为例与标准遗传算法做对比仿真实验,验证了所提算法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 分布式电源 蒙特卡洛算法 K-means聚类法 轮廓系数 NSGA-Ⅱ算法 无偏折中策略
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