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基于高维空间聚类的集中供热末端数据异常检测
被引量：
12
1
作者
孙文慧
张海伦
王雷
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期235-242,共8页
因集中供热建筑结构、住户行为习惯等差异,末端住户供暖数据具有特征差异大、非线性强、数据量大、响应时间长等特征,在原数据空间中利用聚类分析进行异常检测造成类间数据交叉,精确性无法保证。本文提出高维高斯混合聚类算法,将数据集...
因集中供热建筑结构、住户行为习惯等差异,末端住户供暖数据具有特征差异大、非线性强、数据量大、响应时间长等特征,在原数据空间中利用聚类分析进行异常检测造成类间数据交叉,精确性无法保证。本文提出高维高斯混合聚类算法,将数据集映射到高维空间进行聚类,利用核函数映射、内积运算与高维特征空间分解等计算方法,提高精确度,规避维数灾难。搭建工业大数据分析平台,对比K-Means、高斯混合、恒虚警率、高维高斯混合算法聚类结果与异常检测精确度,本文所提算法将准确性提高到90.72%,误报率降低到5.92%,结合该算法完成4类异常用热数据集的解释与辨识。高维高斯混合聚类可以有效分析用户用热特征、检测异常数据,辅助降低采暖能耗,实现建筑节能。
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关键词
集中供热
异常检测
高维高斯混合聚类
空间映射
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职称材料
题名
基于高维空间聚类的集中供热末端数据异常检测
被引量：
12
1
作者
孙文慧
张海伦
王雷
机构
山东建筑大学信息与电气工程学院
山东大学信息科学与工程学院
山东大学控制科学与工程学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期235-242,共8页
基金
国家自然科学基金(61903226)
山东省自然科学基金(ZR2020QF061,ZR2020QF068)项目资助。
文摘
因集中供热建筑结构、住户行为习惯等差异,末端住户供暖数据具有特征差异大、非线性强、数据量大、响应时间长等特征,在原数据空间中利用聚类分析进行异常检测造成类间数据交叉,精确性无法保证。本文提出高维高斯混合聚类算法,将数据集映射到高维空间进行聚类,利用核函数映射、内积运算与高维特征空间分解等计算方法,提高精确度,规避维数灾难。搭建工业大数据分析平台,对比K-Means、高斯混合、恒虚警率、高维高斯混合算法聚类结果与异常检测精确度,本文所提算法将准确性提高到90.72%,误报率降低到5.92%,结合该算法完成4类异常用热数据集的解释与辨识。高维高斯混合聚类可以有效分析用户用热特征、检测异常数据,辅助降低采暖能耗,实现建筑节能。
关键词
集中供热
异常检测
高维高斯混合聚类
空间映射
Keywords
district heating
anomaly detection
high dimensional Gaussian mixture clustering
space mapping
分类号
TP391.5 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH81 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于高维空间聚类的集中供热末端数据异常检测
孙文慧
张海伦
王雷
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
12
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职称材料
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参考文献
引证文献
统计分析
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