【摘 要】
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经过十几年的工作，分项计量已成为公共建筑能耗监管的重要手段。然而目前对分项计量数据的利用还停留在初步的统计分析上，对数据的深度利用尚没有很好的方法。本文提出一个基于数据挖掘方法的分析框架，该框架结合了回归树(regression tree)，分类树(classification tree)，权重规则关联(weighted association rule mining)等方法，对三种典型的规则型设
【机 构】
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同济大学暖通空调研究所,上海200092
【出 处】
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2016年第九届全国制冷空调新技术研讨会
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经过十几年的工作，分项计量已成为公共建筑能耗监管的重要手段。然而目前对分项计量数据的利用还停留在初步的统计分析上，对数据的深度利用尚没有很好的方法。本文提出一个基于数据挖掘方法的分析框架，该框架结合了回归树(regression tree)，分类树(classification tree)，权重规则关联(weighted association rule mining)等方法，对三种典型的规则型设备控制策略(单个设备控制，多个设备序列控制，多个设备协调控制)进行分析。基于该框架，作者开发了基于Excel的软件 – Building Operation Strategy Analysis Tool(BOSAT)。
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