【摘 要】
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针对静态建筑能耗异常检测方法在动态高校建筑能耗环境中容易出现误判的问题,提出一种改进的高校建筑能耗异常检测方法。采用SA-DBSCAN算法根据能耗数据的统计特性自适应识别
【机 构】
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复旦大学计算机科学技术学院,希捷科技有限公司
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针对静态建筑能耗异常检测方法在动态高校建筑能耗环境中容易出现误判的问题,提出一种改进的高校建筑能耗异常检测方法。采用SA-DBSCAN算法根据能耗数据的统计特性自适应识别建筑能耗模式,利用C4.5算法构建能耗模式判定树,依据判定树得到实时能耗数据的相应类别后使用LOF算法进行离群分析检测异常。将判定正常的能耗增量地更新到建筑能耗模式中,并根据更新结果动态调整异常检测模型。实验结果表明该方法能有效检测异常能耗数据并逐步拟合高校建筑能耗环境的变化来减少误判。
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