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龍圖騰網(wǎng)恭喜蘭州理工大學(xué)申請(qǐng)的專利一種個(gè)體行為-群體能耗影響模式挖掘方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN118965289B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411113664.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/26；該發(fā)明授權(quán)一種個(gè)體行為-群體能耗影響模式挖掘方法是由朱姣蘭設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-08-14向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種個(gè)體行為-群體能耗影響模式挖掘方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種個(gè)體行為?群體能耗影響模式挖掘方法，包括如下步驟：S1、將能耗時(shí)序數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為點(diǎn)云數(shù)據(jù)；S2、對(duì)能耗點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行持續(xù)同調(diào)特征提取及聚類分析；S3、進(jìn)行面向個(gè)體行為?群體能耗影響模式研究的關(guān)聯(lián)分析，步驟如下：S31、多屬性能耗消費(fèi)行為特征設(shè)計(jì)；S32、向群體多屬性能耗消費(fèi)行為數(shù)據(jù)采集；S33、面向群體多屬性能耗消費(fèi)行為數(shù)據(jù)提取；S34、進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析；S35、根據(jù)關(guān)聯(lián)分析結(jié)果解釋群體能耗影響模式。本發(fā)明有助于綜合利用監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)量化用戶行為對(duì)建筑能耗的影響，還有助于有針對(duì)性的改善用戶用能行為，從而實(shí)現(xiàn)建筑節(jié)能。本發(fā)明可有效、準(zhǔn)確地挖掘和解釋個(gè)體能源相關(guān)行為對(duì)群體能耗的影響。

本發(fā)明授權(quán)一種個(gè)體行為-群體能耗影響模式挖掘方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種個(gè)體行為-群體能耗影響模式挖掘方法，其特征在于，包括如下步驟：S1、將能耗時(shí)序數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為點(diǎn)云數(shù)據(jù)，包括如下子步驟：S11、獲取群體能耗數(shù)據(jù)，記為N為能耗數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)；其中，Yi＝Y(jié)i1,Yi2,...,Yim表示第i個(gè)群體的能耗數(shù)據(jù)具有m個(gè)能耗幅值樣點(diǎn)；S12、對(duì)Yi進(jìn)行希爾伯特變換，取得幅值包絡(luò)時(shí)間序列Xi＝Xi1,Xi2,...,Xim，令Xi＝Xit；S13、對(duì)幅值包絡(luò)時(shí)間序列Xi＝Xit進(jìn)行延遲嵌入處理得到點(diǎn)云空間Xit＝{Xit,Xit+τ,Xit+2τ,...,Xi[t+d-1τ]}；其中，τ為時(shí)間延遲，d為點(diǎn)云空間嵌入維數(shù)；最終獲取由X1t～XNt組成的點(diǎn)云數(shù)據(jù)集C；S2、對(duì)能耗點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行持續(xù)同調(diào)特征提取及聚類分析；持續(xù)同調(diào)特征提取方法為：對(duì)N組能耗點(diǎn)云數(shù)據(jù)C構(gòu)建Rips復(fù)形，獲取相應(yīng)的N個(gè)持續(xù)同調(diào)圖PDi及持續(xù)條形碼圖PBi；并提取以下向量化特征：1Wasserstein距離；20維條形碼的數(shù)目；30維條形碼中次長(zhǎng)的長(zhǎng)度；41維條形碼的數(shù)目；51維條形碼中最長(zhǎng)的長(zhǎng)度；最終得到N組對(duì)應(yīng)能耗時(shí)序數(shù)據(jù)的持續(xù)同調(diào)特征其中，Ai＝Ai1,Ai2,...,Ai5表示第i組數(shù)據(jù)提取的5個(gè)特征；聚類分析方法為：應(yīng)用K均值算法將新樣本空間的向量劃分為k個(gè)簇，獲取每條能耗時(shí)序數(shù)據(jù)Yi的類別Ci∈[1,2,...,k]；S3、進(jìn)行面向個(gè)體行為-群體能耗影響模式研究的關(guān)聯(lián)分析，步驟如下：S31、多屬性能耗消費(fèi)行為特征設(shè)計(jì)：假設(shè)有能耗時(shí)序數(shù)據(jù)每個(gè)個(gè)體的能耗消費(fèi)行為特征集合為其中，每個(gè)能耗時(shí)序數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的個(gè)體數(shù)為M，L為行為特征數(shù)，i＝1,2,...,N,j＝1,2,...,M；S32、向群體多屬性能耗消費(fèi)行為數(shù)據(jù)采集：通過問卷調(diào)查的方式采集個(gè)體能源消費(fèi)行為，結(jié)合李克特量表設(shè)計(jì)規(guī)則，對(duì)能源消費(fèi)行為特征屬性進(jìn)行量化；每個(gè)特征指標(biāo)由一組陳述組成，每組陳述設(shè)置“總是”、“經(jīng)常”、“偶爾”、“很少”、“從不”五種回答，分別記為5、4、3、2、1，即S33、面向群體多屬性能耗消費(fèi)行為數(shù)據(jù)提取：基于群體中所有個(gè)體行為的特征，提取群體中各特征屬性的最大值、最小值、眾數(shù)、中位數(shù)和平均值五個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，分別如下所示： 其中，l＝1,2,...,L,i＝1,2,...,N,j＝1,2,...,M；S34、進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析：采用灰色關(guān)聯(lián)度分析方法，將能耗模式聚類結(jié)果Ci∈[1,2,...,k]及多屬性能耗行為特征數(shù)據(jù)Qilmax,Qilmin,Qilmode,Qilmedian,Qilmean進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析；最終選擇相關(guān)系數(shù)最大群體行為特征指數(shù)，即Wl＝maxfQil,C，f.,.表示關(guān)聯(lián)分析；S35、根據(jù)關(guān)聯(lián)分析結(jié)果解釋群體能耗影響模式：將篩選后各個(gè)行為特征的群體層面行為的相關(guān)向量Wl,l＝1,2,...,L，與能耗聚類結(jié)果C再次進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析；根據(jù)關(guān)聯(lián)程度，對(duì)各行為的重要性進(jìn)行排序，找出典型能源相關(guān)行為模式。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人蘭州理工大學(xué)，其通訊地址為：730050 甘肅省蘭州市七里河區(qū)蘭工坪路287號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。