在闡述換熱站負(fù)荷分類重要性的基礎(chǔ)上,以換熱站每日耗熱量為基本特征,提出了基于K均值算法的換熱站負(fù)荷分類模型。對(duì)90個(gè)換熱站按照普暖和地暖進(jìn)行聚類分析,得出不同類型的換熱站負(fù)荷,并根據(jù)同聚類類別和不同同聚類類別對(duì)各換熱站進(jìn)行節(jié)能分析,結(jié)果表明對(duì)換熱站負(fù)荷進(jìn)行聚類分析具有一定的理論和應(yīng)用價(jià)值。 

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【文章目錄】：
引言
1 K-means聚類算法
    1.1 K-means基本概念
    1.2 聚類數(shù)k值確定
2 換熱站負(fù)荷數(shù)據(jù)聚類及結(jié)果分析
    2.1 負(fù)荷特性聚類
    2.2 聚類結(jié)果分析
3 換熱站節(jié)能分析
    3.1 同聚類類別換熱站節(jié)能分析
    3.2 不同聚類類別換熱站節(jié)能分析
4 結(jié)語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]K-means聚類算法研究綜述[J]. 王千,王成,馮振元,葉金鳳.  電子設(shè)計(jì)工程. 2012(07)
[2]K-means算法研究綜述[J]. 吳夙慧,成穎,鄭彥寧,潘云濤.  現(xiàn)代圖書情報(bào)技術(shù). 2011(05)

博士論文
[1]聚類分析中的最佳聚類數(shù)確定方法研究及應(yīng)用[D]. 周世兵.江南大學(xué) 2011

碩士論文
[1]能耗監(jiān)管數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)與聚類分析研究[D]. 張道文.江南大學(xué) 2016
[2]基于DNS訪問(wèn)記錄挖掘的用戶群劃分[D]. 楊康.南京郵電大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3698951