【摘 要】
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为探究夏热冬冷地区办公建筑在不同季节的日负荷特征,拟采用FCM算法进行聚类分析.考虑到模糊C均值聚类算法(FCM)所存在的易受初始聚类中心影响,且易出现局部收敛的情况,提出基于量子行为约束的天牛群算法对其进行改进,以对FCM算法初始聚类中心进行优化并提升其全局寻优性能.UCI数据集算例表明基于改进天牛群算法的FCM算法具有较好的准确性及稳定性,所得出办公建筑负荷特性曲线对建筑能效提升、负荷预测和用户侧管理均有积极意义.
【机 构】
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上海东方延华节能技术服务股份有限公司,上海20060;上海延华智能科技(集团)股份有限公司,上海20060;同济大学机械工程博士后流动站,上海201804;上海延华智能科技(集团)股份有限公司,上海2
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为探究夏热冬冷地区办公建筑在不同季节的日负荷特征,拟采用FCM算法进行聚类分析.考虑到模糊C均值聚类算法(FCM)所存在的易受初始聚类中心影响,且易出现局部收敛的情况,提出基于量子行为约束的天牛群算法对其进行改进,以对FCM算法初始聚类中心进行优化并提升其全局寻优性能.UCI数据集算例表明基于改进天牛群算法的FCM算法具有较好的准确性及稳定性,所得出办公建筑负荷特性曲线对建筑能效提升、负荷预测和用户侧管理均有积极意义.
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