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摘要:
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.
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文献信息
篇名 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
来源期刊 建筑节能 学科 工学
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
年,卷(期) 2018,(5) 所属期刊栏目 暖通空调
研究方向 页码范围 79-83
页数 5页 分类号 TU18|TU83
字数 2281字 语种 中文
DOI 10.3969∕j.issn.1673-7237.2018.05.016
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 曹勇 51 357 10.0 17.0
2 刘辉 36 128 7.0 10.0
3 李冉 13 20 2.0 4.0
4 崔治国 8 33 3.0 5.0
5 武根峰 7 36 3.0 6.0
传播情况
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引文网络
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2020(2)
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研究主题发展历程
节点文献
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
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
建筑节能
月刊
1673-7237
21-1540/TU
大16开
沈阳市和平区光荣街65号
8-107
1973
chi
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