机器学习聚类组合算法及其应用
Journal of Shandong Agricultural University(Natural Science Edition)（2018）
Abstract
本文首先分析了电力负荷的特点,并对现有的负荷特性指标做了分类,然后在详细分析系统聚类法和K-means聚类算法的基础上,结合电力负荷特性的特点提出了一种基于系统聚类与K-means相结合的组合分类方法,该方法可以用于电力负荷特性分类,也可以用于现金流量历史数据的特性分类以及负荷预测的数据分析.最后,应用某产业园区电子企业的日负荷数据对算法做了算例验证,算例结果表明该方法能够对用户的负荷特点做出较为准确的判断.
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