【摘 要】
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截止2016年底,上海市公共建筑能耗监测平台已累计监测建筑1500余栋,为更好地实现数据利用,发挥平台监管作用,本文提出基于机器学习算法的公共建筑能耗监测数据异常识别及修复
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截止2016年底,上海市公共建筑能耗监测平台已累计监测建筑1500余栋,为更好地实现数据利用,发挥平台监管作用,本文提出基于机器学习算法的公共建筑能耗监测数据异常识别及修复方法,即综合应用阈值法、k-means聚类法及knn算法。通过对能耗监测平台中部分样例计算,结果显示:该方法能较好地识别不同性质的异常数据,并结合历史数据对其进行修复,误差在5%以内,能有效提高公共建筑能耗监测数据质量和可利用率,为后续数据挖掘分析奠定基础。
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