發(fā)布時(shí)間：2020-12-10 03:11

　　不平衡數(shù)據(jù),指數(shù)據(jù)集不同類別所含樣本在數(shù)量上存在很大差異或不同類別樣本數(shù)量相同但分布不均勻。在建筑能耗異常檢測中,正常能耗數(shù)據(jù)和異常能耗數(shù)據(jù)在數(shù)量和分布上都存在很大差異,從本質(zhì)看能耗異常檢測屬于數(shù)據(jù)不平衡問題。針對不平衡數(shù)據(jù),傳統(tǒng)聚類方法往往會(huì)均衡化各類別的樣本數(shù)量,導(dǎo)致較高的誤分率,為避免這種“均勻效應(yīng)”,本文對不平衡數(shù)據(jù)聚類問題展開研究,并將創(chuàng)新成果應(yīng)用于建筑能耗異常檢測中。具體研究內(nèi)容如下:（1）針對數(shù)據(jù)集中存在的數(shù)據(jù)重疊問題,提出一種D-S證據(jù)理論框架下的廣義模糊c均值（Generalized fuzzy c-means,GFCM）聚類算法,通過設(shè)置復(fù)合類閾值,將傳統(tǒng)FCM算法中的隸屬度矩陣U進(jìn)行擴(kuò)展,并根據(jù)得到的廣義隸屬度矩陣將難以劃分到某個(gè)特定類別的樣本劃分給復(fù)合類,算法對重疊（不確定）樣本進(jìn)行了合理表征,降低了樣本誤劃分的風(fēng)險(xiǎn)。（2）針對傳統(tǒng)聚類算法對不平衡數(shù)據(jù)聚類所產(chǎn)生的樣本“均勻效應(yīng)”問題,提出一種基于D-S證據(jù)理論的不平衡數(shù)據(jù)多劃分（Multi-partition,MP）聚類算法,通過數(shù)據(jù)集多劃分、真實(shí)類別尋找、子數(shù)據(jù)集合并和剩余樣本劃分四個(gè)子步驟對不平衡數(shù)據(jù)進(jìn)行聚... 

【文章來源】：西安建筑科技大學(xué)陜西省

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

文章組織架構(gòu)圖

西安建筑科技大學(xué)碩士學(xué)位論文253.3.1人工合成數(shù)據(jù)集考慮一個(gè)3類呈圓形分布的數(shù)據(jù)集123=,,，每個(gè)類別包含484個(gè)數(shù)據(jù)樣本，數(shù)據(jù)分布的圓心坐標(biāo)分別為1c:(3,11)、2c:(6.5,7.5)和3c:(10,4)，半徑為r3，其原始數(shù)據(jù)分布如圖3.2所示。本實(shí)驗(yàn)將GFCM算法與K-means、FCM和CCM三種聚類算法進(jìn)行比較來展示GFCM算法的聚類效果。圖3.3(a)-(h)分別展示了四種算法的聚類效果，在每幅子圖標(biāo)題處給出了每種算法對應(yīng)的聚類結(jié)果（錯(cuò)誤率eR和不精確率iR）。圖3.2原始人工合成數(shù)據(jù)集（3類）(a).K-means算法聚類結(jié)果(5.85eR)(b).FCM算法聚類結(jié)果(5.79eR)

西安建筑科技大學(xué)碩士學(xué)位論文40(g).=0.2時(shí)ICCM算法的運(yùn)行結(jié)果(h).KMS算法的運(yùn)行結(jié)果（K=560）(i).DMR合并結(jié)果(j).=0.2時(shí)MP算法的聚類結(jié)果（eR0.08，20.21iR）圖4.2四種算法對第一組2類不平衡數(shù)據(jù)集的聚類效果比較

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]大型商場類建筑用電能耗分析與節(jié)能研究[J]. 萬少博.  建筑節(jié)能. 2016(12)
[4]iLOF*:一種改進(jìn)的局部異常檢測算法[J]. 王飛.  計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用. 2015(12)
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[7]一種面向不平衡數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化SVM集成分類器[J]. 袁興梅,楊明,楊楊.  模式識別與人工智能. 2013(03)
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博士論文
[1]復(fù)雜數(shù)據(jù)類型的離群檢測方法研究[D]. 劉靖.華南理工大學(xué) 2014

碩士論文
[1]基于聚類融合的不平衡數(shù)據(jù)分類研究及其應(yīng)用[D]. 丁鋒.浙江工業(yè)大學(xué) 2018
[2]基于數(shù)據(jù)挖掘的公共建筑能耗預(yù)測與能效管理[D]. 崔沖.山東建筑大學(xué) 2017



本文編號：2907983