【摘 要】
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当前空调系统运行数据预处理方面的研究相对较少。分析了空调系统运行数据质量问题,论述了空调系统运行数据噪声识别与清洗的重要性。阐明了机器学习中K-Means聚类算法的模型
【基金项目】
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“十三五”国家重点研发计划项目：公共机构高效用能系统及智能调控技术研发与示范（2016YFB0601700）
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当前空调系统运行数据预处理方面的研究相对较少。分析了空调系统运行数据质量问题,论述了空调系统运行数据噪声识别与清洗的重要性。阐明了机器学习中K-Means聚类算法的模型实现,分析了基于K-Means聚类算法对运行数据进行数据噪声识别的方法;在噪声数据识别的基础上,构建了空调系统运行数据的数据噪声清洗技术。利用实际的空调系统数据进行算法的具体应用,以空调系统的180组实际运行数据为样本,应用K-Means聚类算法进行数据判别,识别出180组数据中存在的噪声数据,并进行了噪声数据的数据清洗,对每一步的噪声数据
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