民用建筑"四节一环保"数据的清洗与修复方法研究

• 作者: 徐芳芳 王新民 申鸿怡
• 来源期刊: 北京大学学报（自然科学版）
• 关键词: 四节一环保 数据清洗 数据修复 DBSCAN聚类算法 基于用户的协同过滤推荐算法 岭回归
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 785-795
• 页数: 11页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13209/j.0479-8023.2020.019

摘要

针对民用建筑"四节一环保"原始数据中存在的数据质量问题,使用多种方法实现数据清洗与数据修复.数据清洗方面,重点关注单栋建筑能耗数据中存在的相似重复记录及异常记录.其中,识别异常记录采用3σ准则、DBSCAN聚类算法及箱线图内限3种方法.数据修复方面,重点关注缺失值的填补及基于模型的数据修正.其中,缺失值的填充使用简单填充、线性回归模型和基于用户的协同过滤推荐算法,并以平均绝对误差为评估指标进行对比.基于多元线性回归、主成分回归、偏最小二乘回归、岭回归及Lasso回归5种模型,拟合建筑运行能耗与各解释变量间的关系,对上海市建筑运行能耗相关数据进行数据修复.结果 显示,单栋建筑能耗数据适合采用箱线图内限来识别异常记录,并使用中位数填补缺失数据;上海市建筑运行能耗相关数据中,岭回归模型的拟合情况最好.