【摘 要】
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直接根据多联机系统能耗数据的变化来判断导致能耗大幅波动的因素是很困难的。本文提出一种有效的可用于多联机系统的能耗评估与诊断方法:将支持向量回归(SVR)算法与单类支持
【基金项目】
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国家自然科学基金(51876070&51576074)资助项目
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直接根据多联机系统能耗数据的变化来判断导致能耗大幅波动的因素是很困难的。本文提出一种有效的可用于多联机系统的能耗评估与诊断方法:将支持向量回归(SVR)算法与单类支持向量机(OCSVM)算法相结合,首先通过提取系统能耗数据集特征,去除非稳态数据,根据提取的特征变量与系统能耗建立SVR模型,预测多联机系统能耗;然后将实际能耗值与预测能耗值之差和之比分别标准化,作为输入变量,建立单类支持向量机(OCSVM)模型进行样本判别,确定是否为导致系统能耗异常的原因,以此评估诊断多联机系统能耗情况。本文基于多联机能耗正
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