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非侵入式負荷監測與MATLAB實例 版權信息
- ISBN：9787548759942
- 條形碼：9787548759942 ; 978-7-5487-5994-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
非侵入式負荷監測與MATLAB實例 內容簡介
本書以非侵入式負荷監測的整個流程為主軸，重點闡述各環節中基本原理和MATLAB應用實例，幫助初學者快速入門。本書不僅能為非侵入負荷監測的相關研究者提供有益參考，還能作為學習數據挖掘、機器學習算法的典型案例。
非侵入式負荷監測與MATLAB實例 目錄
第1章 概 述1
1.1 非侵入式負荷監測概述 / 1
1.2 非侵入式負荷監測前處理 / 2
1.3 非侵入式負荷監測算法 / 4
第2章 非侵入式負荷監測數據集及法7
2.1 BLUED數據集及法 / 7
2.2 PLAID數據集及法 / 14
2.3 COOLL數據集及法 / 19
2.4 REDD數據集及法 / 21
第3章 負荷特征提取24
3.1 案例背景 / 24
3.2率和電流諧波特征提取及MATLAB實例 / 24
3.3 負荷圖像特征提取及MATLAB實例 / 36
3.4 案例拓展 / 49
第4章 基于機器學的負荷分類50
4.1 案例背景 / 50
4.2 基于k近鄰算法的負荷分類 / 50
4.3 基于決策樹的負荷分類 / 59
4.4 基于判別分析的負荷分類 / 68
4.5 基于樸素貝葉斯的負荷分類 / 76
4.6 基于支持向量機的負荷分類 / 81
4.7 基于卷積神經網絡的負荷分類 / 95
4.8 案例拓展 / 107
第5章 基于集成學的負荷分類108
5.1 案例背景 / 108
5.2 基于Bagging算法的負荷分類 / 108
5.3 基于Boosting算法的負荷分類 / 118
5.4 基于Sta算法的負荷分類 / 129
5.5 案例拓展 / 139
第6章 基于組合優化的非侵入式負荷分解140
6.1 案例背景 / 140
6.2 基于組合優化的非侵入式負荷分解 / 141
6.3 分解能評估 / 149
6.4 案例拓展 / 155
第7章 基于隱馬爾可夫模型的非侵入式負荷分解156
7.1 隱馬爾可夫模型及MATLAB工具箱 / 156
7.2 家庭用電負荷隱馬爾可夫建模流程 / 159
7.3 隱馬爾可夫模型能分析 / 170
7.4 案例拓展 / 174
參考文獻175
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