基于非侵入式负荷监测的日常活动监测∗

文章介绍了基于非侵入式负荷监测的活动监测系统,分析基于孤立森林算法的日常活动监测,利用采集的数据进行实验,并与基于混合高斯模型进行对比。实验表明,孤立森林算法能准确地检测出异常。     

基于双轴各向异性磁阻传感器电流测量系统的研究

根据各向异性磁阻传感器(AMR)测量导线产生磁场强度的原理,利用两个双轴各向异性磁阻传感器建立虚拟等腰直角三角形结构的理论模型,并提出计算虚拟等腰直角三角形中任意位置的定位算法,实现对电流的非接触式测量。建立传感器单元和测试平台,设计Kaiser窗函数和卡尔曼滤波器处理外部磁场的影响。最后通过实验验证了提出结构、定位算法和信号处理的正确性。     

基于电力数据与机器学习的家庭收入估计方法

合理利用从智能电表获取的家庭用电量数据,就可以推断出一个家庭的收入情况,从而有利于商家对消费群体的把控,使商家更有针对性地为用户提供需要的服务和产品。为了提高推断的准确率,提出了一种利用家庭总用电量和房屋面积信息的数据融合方法来估计家庭收入情况。研究运用几种不同的机器学习分类算法对数据进行训练和分析,最终使得对家庭年收入的分类准确率可以达到81%,相比于只利用家庭总用电量的信息,分类准确率提高了15%。可见,增加房屋面积信息的方法能够达到一定的评估目的,为商家和用户提供帮助,使人们享受更加智能和优质的生活。