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基于机器学习算法的空调系统运行数据噪声识别与清洗技术研究 被引量:4
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作者 曹勇 崔治国 +2 位作者 武根峰 刘辉 李冉 《建筑节能》 CAS 2018年第5期79-83,共5页
当前空调系统运行数据预处理方面的研究相对较少。分析了空调系统运行数据质量问题,论述了空调系统运行数据噪声识别与清洗的重要性。阐明了机器学习中K-Means聚类算法的模型实现,分析了基于K-Means聚类算法对运行数据进行数据噪声识别... 当前空调系统运行数据预处理方面的研究相对较少。分析了空调系统运行数据质量问题,论述了空调系统运行数据噪声识别与清洗的重要性。阐明了机器学习中K-Means聚类算法的模型实现,分析了基于K-Means聚类算法对运行数据进行数据噪声识别的方法;在噪声数据识别的基础上,构建了空调系统运行数据的数据噪声清洗技术。利用实际的空调系统数据进行算法的具体应用,以空调系统的180组实际运行数据为样本,应用K-Means聚类算法进行数据判别,识别出180组数据中存在的噪声数据,并进行了噪声数据的数据清洗,对每一步的噪声数据处理进行详细的说明。研究结果表明,基于K-Means聚类算法,可以有效识别和清洗空调系统运行数据中的异常值和噪声值,为后续的数据挖掘工作奠定良好的数据基础。 展开更多
关键词 空调系统运行数据 数据挖掘 机器学习 K-MEANS聚类算法 数据噪声
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