检索结果-南通市图书馆

基于k-means算法的建筑群震害分析模型缩减方法

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世界地震工程 2024年第1期40卷 72-79页

作者：陈夏楠张令心林旭川王祺中国地震局工程力学研究所地震工程与工程振动重点实验室黑龙江哈尔滨150080 中国地震局工程力学研究所地震灾害防治应急管理部重点实验室黑龙江哈尔滨150080

基于建筑群模型和弹塑性时程分析的精细化城市震害模拟技术能够为防震减灾及应急救援决策提供必要的依据和参考。为了减小城市建筑群震害模拟的计算量和计算时间,本文提出一种基于聚类算法的建筑群模型缩减方法。该方法采用k-means聚类... 详细信息

基于建筑群模型和弹塑性时程分析的精细化城市震害模拟技术能够为防震减灾及应急救援决策提供必要的依据和参考。为了减小城市建筑群震害模拟的计算量和计算时间,本文提出一种基于聚类算法的建筑群模型缩减方法。该方法采用k-means聚类算法,首先基于建筑结构属性向量对建筑群进行聚类,将相似的建筑结构聚为一组;然后从每组选取一个代表建筑组成建筑群缩减模型,通过减少需要分析的建筑结构数量来减少建筑群震害模拟的计算量。本文对传统的k-means算法进行改进,通过设定组内建筑结构的差异上限自动调整聚类分组数量;提出将具体地震动作用下结构地震损伤指数作为结构属性向量进行聚类,并通过算例对比分别采用两种缩减模型,即基于损伤指数聚类的缩减模型与基于结构力学模型参数聚类的缩减模型,计算结构损伤状态准确程度。对比结果表明:在聚类分组数量相同的情况下,基于损伤指数的分组明显优于基于模型参数的分组,采用模型缩减方法能够在保证足够计算精度前提下显著减少建筑群震害模拟计算量和计算时间。

关键词：城市建筑群 k-means算法模型缩减结构模型参数地震损伤指数

基于BBO优化k-means算法的WSN分簇路由算法

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中国科学院大学学报（中英文） 2024年第3期41卷 357-364页

作者：彭程谭冲刘洪郑敏中国科学院大学北京100049 中国科学院上海微系统与信息技术研究所上海200050

针对无线传感器网络中传感器节点能量有限、网络生存期短的问题,提出一种基于生物地理学算法优化k-means的无线传感器网络分簇路由算法BBOk-GA。成簇阶段,通过生物地理学优化算法改进k-means算法,避免求解时陷入局部最优。根据能量因子... 详细信息

针对无线传感器网络中传感器节点能量有限、网络生存期短的问题,提出一种基于生物地理学算法优化k-means的无线传感器网络分簇路由算法BBOk-GA。成簇阶段,通过生物地理学优化算法改进k-means算法,避免求解时陷入局部最优。根据能量因子和距离因子设计了新的适应度函数选举最优簇首,完成分簇任务。数据传输阶段,则利用遗传算法为簇首节点搜寻到基站的最佳数据传输路径。仿真结果表明,相较于LEACH、LEACH-C、k-GA等算法,BBOk-GA降低了网络能耗,提高了网络吞吐量,延长了网络生存周期。

关键词：无线传感器网络生物地理学优化算法遗传算法 k-means算法分簇路由

基于k-means算法和积灰损耗系数的西北地区光伏电站清洗策略建模分析

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水电站机电技术 2024年第6期47卷 35-39,144页

作者：宗嵩曾维才陈志勇赵多元五凌电力有限公司宁夏分公司宁夏银川750000

针对当前西北地区光伏场站缺乏科学合理的清洗策略来清除组件表面积灰的问题,提出基于k-means算法和积灰损耗系数的光伏电站清洗策略模型。利用k-means算法对场站提供的日志发电数据进行聚类得到晴天数据样本,利用该样本数据拟合发电能... 详细信息

针对当前西北地区光伏场站缺乏科学合理的清洗策略来清除组件表面积灰的问题,提出基于k-means算法和积灰损耗系数的光伏电站清洗策略模型。利用k-means算法对场站提供的日志发电数据进行聚类得到晴天数据样本,利用该样本数据拟合发电能力损耗曲线求解积灰损耗系数,联立清洗成本建立清洗策略模型。文章利用西北地区某光伏场站的发电数据对模型进行了验证,分析结果表明模型准确性较高,也为西北地区光伏电站清洗策略的研究提供了新思路。

关键词：光伏场站组件积灰 k-means算法积灰损耗系数清洗策略

基于改进k-means算法的电动汽车充电负荷特性分析

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云南电力技术 2024年第3期52卷 10-13,19页

作者：李俊达陈姝敏王天安张玎一吴全才云南电网能源投资有限责任公司云南昆明650011 云南电网有限责任公司云南昆明650011

电动汽车充电行为具有较大的随机性,一定程度上影响电网的稳定运行和规划。为更准确地分析电动汽车充电负荷的特性,提出一种基于改进k-means算法的聚类分析方法。针对k-means算法在初始聚类中心选取上的随机性和不稳定性,首先利用Mini B... 详细信息

电动汽车充电行为具有较大的随机性,一定程度上影响电网的稳定运行和规划。为更准确地分析电动汽车充电负荷的特性,提出一种基于改进k-means算法的聚类分析方法。针对k-means算法在初始聚类中心选取上的随机性和不稳定性,首先利用Mini Batch k-means算法的随机抽样能力优化初始聚类中心的选择,随后结合k-means算法进行迭代优化,有效解决k-means算法聚类结果不稳定的问题。以云南某城市充电桩负荷数据进行算例分析,结果表明,所提算法相比传统方法相比能更加准确地对多个不同负荷特性的用户进行分类,从而更有效地指导有序用电管理策略的制定。

关键词： k-means算法 Mini Batch k-means算法负荷特性分析

基于特征分箱和k-means算法的用户行为分析方法

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云南民族大学学报（自然科学版） 2024年第2期33卷 251-257页

作者：殷丽凤路建政大连交通大学软件学院辽宁大连116028

针对网购用户所产生的购物行为进行分析,首先通过数据处理构建客户关系管理模型(RFM模型),在此模型的基础上采用特征分箱法和k-means聚类两种方法对用户进行细分,并对2种模型结果进行比较分析,讨论二者的差异性和具体的应用范围和意义.... 详细信息

针对网购用户所产生的购物行为进行分析,首先通过数据处理构建客户关系管理模型(RFM模型),在此模型的基础上采用特征分箱法和k-means聚类两种方法对用户进行细分,并对2种模型结果进行比较分析,讨论二者的差异性和具体的应用范围和意义.其中,基于特征分箱法的RFM模型将变量转化到相似的尺度上并将变量离散化,使得用户分类标签更加清晰,也可依据各类标签分类出不同类型的用户.k-means算法通过轮廓系数评估聚类算法质量以至于选取最优k值.本文实验分析结果可为运营商提供更加可靠直观的数据,使得运营商可以根据不同用户的不同行为进行市场细分,进而进行精准营销和服务设置.

关键词：特征分箱 k-means算法用户行为 RFM模型网购

融合Canopy的k-means算法在电力设备故障检测中的应用研究

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自动化与仪器仪表 2024年第4期 62-66页

作者：朱愈张耘中国电信股份有限公司景德镇分公司江西景德333036 国家电投集团江西电力有限公司景德镇发电厂江西景德333036

为提高故障检测方法的准确性和效率,研究将Canopy算法与k-均值算法进行融合,对基于簇的局部离群因子算法进行改良,构建改良电力设备故障检测算法。对改良电力设备故障检测算法进行实证分析,发现该算法的运算时间为118.3 s,故障检测正确... 详细信息

为提高故障检测方法的准确性和效率,研究将Canopy算法与k-均值算法进行融合,对基于簇的局部离群因子算法进行改良,构建改良电力设备故障检测算法。对改良电力设备故障检测算法进行实证分析,发现该算法的运算时间为118.3 s,故障检测正确率为0.91,优于其他对比算法。综上,研究提出的改良电力设备故障检测算法可提高故障检测准确性与计算效率,可为电力设备故障检测领域的研究和实践提供参考,为智能电网的建设提供理论依据。

关键词： Canopy算法 k-means算法电力设备故障检测性能提升

基于k-means算法的采空区“三带”划分

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新疆钢铁 2024年第1期 83-85页

作者：宋冉王彤华北理工大学河北唐山063210

采空区“三带”范围的划分可以有效防治煤自燃。为进一步解决不同区域的煤自燃“三带”划分存在差异性的问题,本文构建了基于k-means算法的采空区“三带”划分模型。基于东欢坨煤矿3015工作面的束管数据构建数据集,引入三种聚类算法和... 详细信息

采空区“三带”范围的划分可以有效防治煤自燃。为进一步解决不同区域的煤自燃“三带”划分存在差异性的问题,本文构建了基于k-means算法的采空区“三带”划分模型。基于东欢坨煤矿3015工作面的束管数据构建数据集,引入三种聚类算法和六个聚类评价指标,建立三个采空区“三带”划分模型,通过分析模型效果选出最优聚类模型。结果表明,k-means模型聚类效果最好,模型评价指标轮廓系数、CH指数和DH指数分别为0.573、121.291和0.47,基于氧气的采空区“三带”划分结果为4.435-20.294 m。本文所构建的多参数、多算法、多组合的煤自燃采空区“三带”划分模型精确度高,适用性强,可以针对不同环境的煤自燃三带进行划分,进而保障煤矿开采的安全性。

关键词： “三带”划分 k-means算法东欢坨煤矿

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基于改进k-means算法的图像分割

现代计算机 2024年第2期30卷 49-51,91页

作者：李恒博刘静超吴珂彤西京学院计算机学院西安710000

图像分割在图像分析的整个流程中占据关键地位,是图像理解中的重要步骤,同时,它也被看作是图像处理领域最有挑战性的难题之一。因此该研究提出一个基于改进k-means算法的图像分割方法。对图片进行等切选取初始簇心,设定阈值合并多余的簇... 详细信息

图像分割在图像分析的整个流程中占据关键地位,是图像理解中的重要步骤,同时,它也被看作是图像处理领域最有挑战性的难题之一。因此该研究提出一个基于改进k-means算法的图像分割方法。对图片进行等切选取初始簇心,设定阈值合并多余的簇,给定平均直径优化簇心数量及分类效果。通过实验,验证了该方法的有效性。

关键词： k-means算法图像分割等切平均直径

基于k-means算法的电力营销稽查异常数据监测方法

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信息技术与信息化 2024年第6期 150-153页

作者：孙磊国网宁夏营销服务中心(国网宁夏计量中心) 宁夏银川750000

电力营销数据涉及众多客户和业务环节,数据量庞大且结构复杂。传统的监测方法虽然能够识别出异常数据,但通常缺乏对每个异常数据严重性和紧急程度的判断,这导致关键且紧急的异常数据被忽视,监测过程变得低效。为了解决这个问题,提出基于... 详细信息

电力营销数据涉及众多客户和业务环节,数据量庞大且结构复杂。传统的监测方法虽然能够识别出异常数据,但通常缺乏对每个异常数据严重性和紧急程度的判断,这导致关键且紧急的异常数据被忽视,监测过程变得低效。为了解决这个问题,提出基于k-means算法的电力营销稽查异常数据监测方法。采用k-means算法对电力营销稽查数据进行聚类分析,将具有相似特征的数据点聚集成不同的簇。结合异常数据关联度的计算,精确识别出每个簇中潜在的异常数据点。基于这些异常数据的识别结果,进一步判断电力营销稽查异常数据的监测等级,从而实现对异常数据的高精准监测。实验结果表明,所提方法在异常数据识别方面表现出色,不仅准确度高,而且均方根误差小。这充分证明了所提出方法在电力营销稽查异常数据监测中的可靠性和稳定性,为电力企业的精准管理和决策提供了有力支持。

关键词：数据监测电力营销稽查异常数据 k-means算法