线性回归模型的多离群点检测方法及节能应用

【摘要】：办公设备能耗可使用线性回归模型进行描述,为检测该类能耗数据的异常点,提出了基于最小截平方和估计的单链接层次聚类多离群点检测算法.首先将该方法在不同类型的典型数据集中进行验证,证明算法具有优良的性能.而后将算法应用于办公设备能耗数据集,通过实验表明算法处理淹没问题及掩盖问题的能力优于其它算法.其不但能够正确确定异常能耗数据,还能够直观地给出各个异常能耗数据的离群程度,管理者可据此制定正确合理的能源管理方案,最终达到节能的目的. 【作者单位】： 同济大学电子与信息工程学院;上海电力学院计算机与信息工程学院;日本三菱电机先端技术研究所;
【关键词】： 单链接层次聚类算法 线性回归模型 离群点检测 最小截平方和估计 掩盖问题 淹没问题
【基金】：上海市科委国际合作项目(13510711100) 国家自然科学基金资助项目(91120308)
【分类号】：O212.1
【正文快照】： 1引言(Introduction)回归分析是多变量统计技术最重要的分支,广泛应用于多个领域.目前,一些非线性回归方法如支持向量机、神经网络等机器学习算法受到了广泛的关注,但是线性最小二乘(least squares,LS)回归算法由于具备计算简单、性能优越、结果易于解释等优点,仍然是应用最为

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