[发明专利]基于K-Means++、BP神经网络和孤立森林的建筑异常能耗检测方法在审
| 申请号： | 202211259313.X | 申请日： | 2022-10-14 |
| 公开（公告）号： | CN115496163A | 公开（公告）日： | 2022-12-20 |
| 发明（设计）人： | 雷蕾;郭雪松 | 申请（专利权）人： | 浙江理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南宁胜荣专利代理事务所(特殊普通合伙) 45126 | 代理人： | 关文龙 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了基于K‑Means++、BP神经网络和孤立森林的建筑异常能耗检测方法，包括以下步骤，步骤一：通过建筑能耗检测平台收集历史建筑能耗数据；步骤二：利用软件导入历史能耗数据样本，通过计算误差平方和指标得到最优聚类数，采用K‑means++算法对历史能耗数据聚类分析，赋予类别标签；步骤三：将含有标签的历史能耗数据对BP神经网络进行训练，构建实时能耗数据识别匹配机制；步骤四：在同类别中采用孤立森林方法对能耗进行异常检测，判断是否异常；步骤五：输出异常检测结果，并根据检测结果对历史能耗数据动态更新。本发明可提升能耗异常检测的准确性，解决实用性不强及动态更新不足问题，降低获取含有标签数据的成本。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 means bp 神经网络 孤立 森林 建筑 异常 能耗 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于浙江理工大学，未经浙江理工大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202211259313.X/，转载请声明来源钻瓜专利网。
