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J-GLOBAL ID：201802243816139312   整理番号：18A0093034

データマイニングに基づく産業ユーザの電気的挙動解析【JST・京大機械翻訳】

Industrial users of electricity behavior analysis based on data mining

著者 (3件)： Xu Lei (上海電力学院 電气工程学院,上海,200090) ,  Yang Xiu (上海電力学院 電气工程学院,上海,200090) ,  Zhang Meixia (上海電力学院 電气工程学院,上海,200090)
資料名： Diance yu Yibiao  (Diance yu Yibiao)
巻： 54  号： 16  ページ： 68-74  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3447A  ISSN： 1001-1390  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本文では、上海市の一部の地域における産業ユーザーを研究対象とし、データマイニング技術を用いて、その電気使用行為を分析した。ユーザプロファイルによりデータを収集し,統合し,データを修復し,正規化した。クラスタ化数の決定と初期クラスタ中心の選択の2つの因子を考慮して,K平均アルゴリズムを最適化した。最適化アルゴリズムを用いて,ユーザの負荷曲線を分類し,特性曲線を抽出し,それらの典型的な特徴を解析し,従来のK平均アルゴリズムと比較し,関連指標を導入してクラスタ化効果を検証した。結果により,最適化K平均クラスタリングアルゴリズムを用いることによって,異なるユーザ分類の識別機能を正確に実現することができ,そしてそれは,より正確で効果的にユーザの電力消費を分析することができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  負荷曲線 ,  電力消費 ,  利用者プロファイル ,  特性曲線 ,  クラスタ ,  クラスタ化 ,  アルゴリズム ,  正規化 ,  *データマイニング
準シソーラス用語： クラスタリングアルゴリズム ,  最適アルゴリズム ,  データマイニング技術 ,  上海市 ,  *挙動解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： industrial users ,  K-means clustering algorithm ,  initial cluster numbers ,  initial cluster centers ,  electricity pattern extraction ,  electricity behavior analysis

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： データマイニング ,  産業 ,  挙動解析