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基于结构自适应神经网络用电量时间特征的聚类分析
被引量：
2
1
作者
袁忠军
陈刚
《重庆大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第8期44-48,共5页
鉴于聚类分析在数据挖掘中具有重要的作用,针对聚类分析中聚类数确定难的问题,深入研究了聚类准则的选择和曲线特性,提出了一种基于SOFM神经网络的结构自适应聚类神经网络,其特点是能够自动确定最佳的聚类数。基于实际营销数据,采用结...
鉴于聚类分析在数据挖掘中具有重要的作用,针对聚类分析中聚类数确定难的问题,深入研究了聚类准则的选择和曲线特性,提出了一种基于SOFM神经网络的结构自适应聚类神经网络,其特点是能够自动确定最佳的聚类数。基于实际营销数据,采用结构自适应聚类神经网络技术实现了用户用电量时间特征分析,所得结论对于电价的针对性的调整以及合理地安排电力生产具有重要的参考价值。
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关键词
聚类分析
最优聚类数
人工神经网络
用电量时间特征
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职称材料
基于改进K-Means++分时电量聚类与行业用电行为分析
被引量：
13
2
作者
蔡军
谢航
+1 位作者
谢涛
段盼
《科学技术与工程》
北大核心
2021年第27期11624-11631,共8页
由于能源互联网中分时电量分布不仅为分时电价的制定提供依据还代表着用户的用电意识,提出改进K-Means++的聚类算法与典型用户筛选模型对分时电量进行挖掘。首先对K-Means++进行改进,利用模拟退火算法(simulated annealing,SA)与中位数...
由于能源互联网中分时电量分布不仅为分时电价的制定提供依据还代表着用户的用电意识,提出改进K-Means++的聚类算法与典型用户筛选模型对分时电量进行挖掘。首先对K-Means++进行改进,利用模拟退火算法(simulated annealing,SA)与中位数阈值分割自动确定聚类初始质心与聚类数,弗雷歇与欧式距离的加权复合作为相似性的度量,权值由信息熵与层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)确定。然后对分时电量进行聚类,从每簇聚类结果中依据典型用户筛选模型筛选典型用户,得到3种用电类型,最后从主要用电类型与用电类型转变的角度对行业用电行为分析,得到不同行业相同的用电行为。有助于供电侧初步掌控区域性行业用电群体的用电特征,为精细有序的用电管理做准备。
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关键词
分时电量
阈值分割
加权复合距离
典型用户筛选模型
用电行为分析
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职称材料
面向物联网的IEEE 802.11ah低功耗技术改进
被引量：
1
3
作者
傅新星
苏寒松
刘高华
《陕西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第2期36-41,共6页
针对IEEE 802.11ah协议中的功率管理问题,提出了改进的目标唤醒时间(TWT)机制,它能够在多用户场景下通过接入点管理终端的苏醒时间,使不同终端在不同时间唤醒进行传输,这样既通过减少终端的苏醒时间降低了功耗,又限制了同时接入信道的...
针对IEEE 802.11ah协议中的功率管理问题,提出了改进的目标唤醒时间(TWT)机制,它能够在多用户场景下通过接入点管理终端的苏醒时间,使不同终端在不同时间唤醒进行传输,这样既通过减少终端的苏醒时间降低了功耗,又限制了同时接入信道的终端数量从而减少碰撞。进一步考虑非TWT终端,则由接入点根据缓存数据量分配一段未预定TWT的连续时间段对非TWT终端数据进行单独传输。实验仿真表明,该方案能够降低了终端功耗,并减少传输时延,能够更好满足物联网低功耗应用需求。
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关键词
物联网
低功耗
多用户
目标唤醒时间
传输时延
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职称材料
题名
基于结构自适应神经网络用电量时间特征的聚类分析
被引量：
2
1
作者
袁忠军
陈刚
机构
广西水利电力职业技术学院电力工程系
重庆大学电气工程学院高电压与电工新技术教育部重点实验室
出处
《重庆大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第8期44-48,共5页
基金
重庆市科委自然科学基金资助项目(CSTC
2006BB6209)
文摘
鉴于聚类分析在数据挖掘中具有重要的作用,针对聚类分析中聚类数确定难的问题,深入研究了聚类准则的选择和曲线特性,提出了一种基于SOFM神经网络的结构自适应聚类神经网络,其特点是能够自动确定最佳的聚类数。基于实际营销数据,采用结构自适应聚类神经网络技术实现了用户用电量时间特征分析,所得结论对于电价的针对性的调整以及合理地安排电力生产具有重要的参考价值。
关键词
聚类分析
最优聚类数
人工神经网络
用电量时间特征
Keywords
clustering analysis
optimum clustering number
artificial neural networks （ANN）
time feature of user power consumption
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于改进K-Means++分时电量聚类与行业用电行为分析
被引量：
13
2
作者
蔡军
谢航
谢涛
段盼
机构
重庆邮电大学复杂系统实验室
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2021年第27期11624-11631,共8页
基金
国家自然科学基金青年科学基金(51807018)。
文摘
由于能源互联网中分时电量分布不仅为分时电价的制定提供依据还代表着用户的用电意识,提出改进K-Means++的聚类算法与典型用户筛选模型对分时电量进行挖掘。首先对K-Means++进行改进,利用模拟退火算法(simulated annealing,SA)与中位数阈值分割自动确定聚类初始质心与聚类数,弗雷歇与欧式距离的加权复合作为相似性的度量,权值由信息熵与层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)确定。然后对分时电量进行聚类,从每簇聚类结果中依据典型用户筛选模型筛选典型用户,得到3种用电类型,最后从主要用电类型与用电类型转变的角度对行业用电行为分析,得到不同行业相同的用电行为。有助于供电侧初步掌控区域性行业用电群体的用电特征,为精细有序的用电管理做准备。
关键词
分时电量
阈值分割
加权复合距离
典型用户筛选模型
用电行为分析
Keywords
time
-sharing
power
threshold segmentation
weighted compound distance
typical
user
screening model
power
consumption
behavior analysis
分类号
TM731 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
面向物联网的IEEE 802.11ah低功耗技术改进
被引量：
1
3
作者
傅新星
苏寒松
刘高华
机构
天津大学电子信息工程学院
出处
《陕西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第2期36-41,共6页
基金
国家自然科学基金(61471260)
文摘
针对IEEE 802.11ah协议中的功率管理问题,提出了改进的目标唤醒时间(TWT)机制,它能够在多用户场景下通过接入点管理终端的苏醒时间,使不同终端在不同时间唤醒进行传输,这样既通过减少终端的苏醒时间降低了功耗,又限制了同时接入信道的终端数量从而减少碰撞。进一步考虑非TWT终端,则由接入点根据缓存数据量分配一段未预定TWT的连续时间段对非TWT终端数据进行单独传输。实验仿真表明,该方案能够降低了终端功耗,并减少传输时延,能够更好满足物联网低功耗应用需求。
关键词
物联网
低功耗
多用户
目标唤醒时间
传输时延
Keywords
Internet
of
Things（IoT）
low
power
consumption
multi-
user
target wake
time
（TWT）
transmission delay
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于结构自适应神经网络用电量时间特征的聚类分析
袁忠军
陈刚
《重庆大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进K-Means++分时电量聚类与行业用电行为分析
蔡军
谢航
谢涛
段盼
《科学技术与工程》
北大核心
2021
13
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
面向物联网的IEEE 802.11ah低功耗技术改进
傅新星
苏寒松
刘高华
《陕西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017
1
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职称材料
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