| 应用KS聚类算法处理DMA分区流量数据 |
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| 引用本文： | 高金良,朱小玉,郭文娟,张天天,徐国良,王婷婷.应用KS聚类算法处理DMA分区流量数据[J].给水排水,2021,47(12):135-140. |
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| 作者姓名： | 高金良 朱小玉 郭文娟 张天天 徐国良 王婷婷 |
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| 作者单位： | 哈尔滨工业大学,哈尔滨150090;北京首创股份有限公司,北京100044 |
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| 摘 要： | 通过应用具备实时监控功能的智能水表,水司获得了大量管网流量数据.目前,数据挖掘技术可实现对这些数据的信息利用最大化和合理分析.针对聚类算法中经典的K-means、自主映射(SOM)和模糊C均值(FCM)存在的聚类效果不理想问题,采用基于DMA分区水量曲线距离和形状的KS聚类算法处理流量数据提高聚类效果.通过对X市43个DMA分区预处理的流量数据的聚类分析,KS聚类算法的聚类效果优于K-means、SOM和FCM聚类算法,且可利用对KS聚类结果的分析,指导水司检测漏损、偷水的异常情况.
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| 关 键 词： | 供水管网 DMA分区 KS聚类算法 流量数据 |
Apply KS clustering algorithm to process traffic data of DMA partition |
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| GAO Jinliang,ZHU Xiaoyu,GUO Wenjuan,ZHANG Tiantian,XU Guoliang,WANG Tingting.Apply KS clustering algorithm to process traffic data of DMA partition[J].Water & Wastewater Engineering,2021,47(12):135-140. |
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| Authors: | GAO Jinliang ZHU Xiaoyu GUO Wenjuan ZHANG Tiantian XU Guoliang WANG Tingting |
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