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(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211209955.9 (22)申请日 2022.09.30 (71)申请人 长江勘测规划设计 研究有限责任公 司 地址 430010 湖北省武汉市解 放大道186 3 号 (72)发明人 谌东海 王宁 王伟 罗波 郭靖 徐超 (74)专利代理 机构 武汉开元知识产权代理有限 公司 42104 专利代理师 陈家安 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/08(2012.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种基于融合聚类的智能建筑节能评估方 法 (57)摘要 本发明公开了一种基于融合聚类的智能建 筑节能评估 方法, 该方法包括如下步骤: S1、 建立 数据库: 收集关于建筑物能源使用的信息及其与 能源使用的相关特性, 建立建筑能耗数据库; S2、 数据预处理: 对步骤S1收集的数据进行预处理; S3、 特征选择: 利用MI特征选择算法筛选出对能 耗影响最大的特征数据, 构成新的数据集; S4、 聚 类分析: 利用轮廓系数的计算公 式计算聚类的轮 廓系数, 确定聚类簇个数, 并重新对数据进行聚 类; S5、 不同聚类能耗基准值的确定: 计算欧式距 离, 统计汇总绘制成统计直方图, 并利用3σ准则 确定建筑能耗评估的节能等级标准; S6、 建筑节 能评估结果。 本发明评估方法更加简洁和便捷、 利于理解, 同时更能直观的反映出建筑的评估结 果。 权利要求书2页 说明书6页 附图4页 CN 115526501 A 2022.12.27 CN 115526501 A 1.一种基于融合聚类的智能建筑节能评估方法, 其特 征在于: 包括如下步骤: S1、 建立数据库: 收集关于建筑物能源使用的信息及其与能源使用的相关特性, 建立建 筑能耗数据库; S2、 数据预处理: 对步骤S1收集的数据进行预处理, 包括对数据进行缺失值处理、 异常 值处理和数据规约; S3、 特征选择: 对步骤S2处理后的数据利用MI特征选择算法筛选出对能耗影响最大的 特征数据, 构成新的数据集; S4、 聚类分析: 将步骤S3筛选得到的新数据集, 分为训练集和测试集; 利用训练集的数 据计算聚类的轮廓系数, 确定聚类簇个数, 并重新对数据进行聚类; S5、 不同聚类能耗基准值的确定: 计算步骤S4得到的聚类各个簇中各个点距离簇中心 点的欧式距离, 统计汇总绘制成统计直方图, 并利用3σ 准则确定建筑能耗评估的节能等级 标准, 确定建筑节能评估 模型; S6、 建筑节能评估模型评估测试: 采用确定的建筑能耗节能评估模型对测试集数据进 行建筑节能评估。 2.根据权利要求1所述的基于融合聚类的智能建筑节能评估方法, 其特征在于: 所述步 骤S2中, 缺失值处理采用回归填补方法处理建筑能耗数据库中的缺失值, 选择能预测缺失 值的自变量, 建立回归方程估算 缺失值。 3.根据权利要求1所述的基于融合聚类的智能建筑节能评估方法, 其特征在于: 所述步 骤S2中, 异常值处理先对变量做统计量分析, 刷选不合理的数据, 然后通过3σ 准则和箱线图 来确定异常值并删除。 4.根据权利要求1所述的基于融合聚类的智能建筑节能评估方法, 其特征在于: 所述步 骤S2中, 数据规约将数据进行 标准化处理, 采用如下公式处 理: 式中, x为输入特征数据, xmin是该特征所有数据 中的最小值, xmax为该特征所有数据中 的最大值, x*是标准化处理之后的数据。 5.根据权利要求1所述的基于融合聚类的智能建筑节能评估方法, 其特征在于: 所述步 骤S3中, MI特征选择算法采用互信息法, 捕捉每一个特征与标签之间的线性或者非线性关 系, 互信息量化了两个随机变量之间的相互依赖的量度, 两个离散的随即变量的互信息定 义为如下公式所示: 式中, p(x,y)为X和Y的联合概率密度函数, p(x)和p(y)分别为X和Y的边缘概率密度函 数, I(X; Y)为X和Y的互信息量。 6.根据权利要求1所述的基于融合聚类的智能建筑节能评估方法, 其特征在于: 所述步 骤S4中, 轮廓系数的计算公式如下: 权 利 要 求 书 1/2 页 2 CN 115526501 A 2将上述公式解析变形为: 式中, s为轮廓系数, a为示样本与同一簇中所有其他点之间的平均距离, b为样本与下 一个最近 簇中的所有点之间的平均距离 。 7.根据权利要求1所述的基于融合聚类的智能建筑节能评估方法, 其特征在于: 所述步 骤S5中, 欧式距离的计算公式如下: 式中, x为簇中样本点, μ为该簇的中心点, xi为簇中样本点x的分量坐标, μi为簇中心点 μ 的分量坐标。 8.根据权利要求1所述的基于融合聚类的智能建筑节能评估方法, 其特征在于: 所述步 骤S5中, 利用3σ 准则确 定建筑能耗评估的节能等级标准具体为: 将落在0 ‑1σ 范围内的点评 估为第一个等级; 将落在1σ ‑2σ 范围内的点评估为第二个等级; 将落在2σ ‑3σ 范围内的点评 估为第三个等级; 将3σ ‑∞范围内的点评估为第四个等级。权 利 要 求 书 2/2 页 3 CN 115526501 A 3
专利 一种基于融合聚类的智能建筑节能评估方法
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