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离群点分析在高校能耗监控系统中的应用

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成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
Application of Outlier Detection in University of Energy Monitoring System
作者:
徐琰;肖基毅
作者机构:
南华大学 计算机科学与技术学院,湖南 衡阳,421001
[肖基毅; 徐琰] 南华大学
语种:
中文
关键词:
节能;能耗监控;数据挖掘;离群点检测;卡方分布
关键词(英文):
energy conservation;monitoring energy;data mining;outlier detection;chisquare distribution
期刊:
南华大学学报(自然科学版)
ISSN:
1673-0062
年:
2014
期:
2
页码:
89-93
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
计算机科学与技术学院
摘要:
节能是当今社会面临的重大课题,高校作为能源大户以及教书育人的基地,必须在能耗监控系统中起到领先示范的作用。在节能分析系统中,能耗的预警预测是关键,因此,异常点的发现与分析,为预警提供了直接的依据,是整个系统的基础。在数据挖掘中,离群点检测分析可以通过多种方法实现,本文应用了基于统计分布的离群点检测方法,但由于在实际情况中,能耗数据的变化与社会各类群体的生活习性、工作周期相关,这些复杂性决定了在数据分析中,只能根据实际的业务来检验分析结果的正确性。本文通过对某高校的能耗进行基于统计分布的离群点分析,并结合校园能耗规律,得出在高校中能耗的异常情况并报警,以达到节约...
摘要(英文):
Energy conservation is a major issue in today’s society,as the teaching base of energy-hungry,colleges must play a leading role in energy consumption monitoring sys-tem. Early warning and forecast energy consumption is the key in the energy analysis, thus detection and analysis outliers is the foundation of the whole system and provides a direct basis for early warning. In data mining, outlier detection has several ways to a-chieve. This paper is based on the statistical distribution of outlier detection methods. However,as in reality,changes ...

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