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51.
现有建筑用户行为节能潜力评估方法未能充分考虑不同用户之间的差异性,从而显著降低了评估结果的准确性。针对此种不足,提出一种行为节能潜力评估的新方法。通过主成分分析对用户行为影响因素进行降维处理,在此基础上,采用数据挖掘方法中的聚类分析技术对样本用户进行合理分类,并针对不同类用户特征分别进行节能潜力评估。由于该方法既全面考虑了同一用户不同因素的影响,又充分体现了不同用户之间的差异性,可显著提高评估结果的准确性。通过将其应用于湖南省3所高校100名研究生用户电脑待机行为的节能潜力评估表明,该方法有效可行。 相似文献
52.
53.