民用建筑"四节一环保"数据的清洗与修复方法研究

针对民用建筑"四节一环保"原始数据中存在的数据质量问题,使用多种方法实现数据清洗与数据修复.数据清洗方面,重点关注单栋建筑能耗数据中存在的相似重复记录及异常记录.其中,识别异常记录采用3σ准则、DBSCAN聚类算法及箱线图内限3种方法.数据修复方面,重点关注缺失值的填补及基于模型的数据修正.其中,缺失值的填充使用简单填充、线性回归模型和基于用户的协同过滤推荐算法,并以平均绝对误差为评估指标进行对比.基于多元线性回归、主成分回归、偏最小二乘回归、岭回归及Lasso回归5种模型,拟合建筑运行能耗与各解释变量间的关系,对上海市建筑运行能耗相关数据进行数据修复.结果 显示,单栋建筑...

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Vydáno v:	北京大学学报（自然科学版） Ročník 56; číslo 5; s. 785 - 795
Hlavní autoři:	申鸿怡, 徐芳芳, 王新民
Médium:	Journal Article
Jazyk:	čínština
Vydáno:	北京大学前沿交叉学科研究院大数据科学研究中心,北京 100871%山东科技大学数学与系统科学学院,青岛 266590%北京大学数学科学学院,北京 100871 20.09.2020
Témata:	DBSCAN聚类算法 基于用户的协同过滤推荐算法 数据修复 四节一环保 岭回归 数据清洗
ISSN:	0479-8023
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!