物联网能耗数据分析：智能挖掘与应用平台

"物联网能耗数据智能分析及其应用平台设计" 物联网能耗数据智能分析是当前信息技术与环保节能领域交汇的重要研究方向。随着物联网技术的发展，各类建筑物的能耗数据呈现出快速增长的态势，这使得对这些数据的深度分析变得至关重要。大数据在此领域的应用，能够揭示隐藏在海量能耗数据背后的模式和规律，从而有助于提升能源利用效率，实现绿色建筑的目标。 论文作者王杰锋在导师周治平教授的指导下，针对物联网能耗数据进行了深入研究。论文首先探讨了关联规则数据挖掘技术在能耗数据分析中的应用。关联规则挖掘能够发现不同能耗因素（如建筑用电分项、房间面积、房间人数等）之间的潜在关联。Apriori算法是最常用的关联规则挖掘方法，但由于其计算复杂度高，作者提出了一种基于布尔矩阵和排序索引规则的优化算法，旨在加速频繁项集的挖掘过程，同时降低内存占用，提高效率。 此外，论文还关注了聚类挖掘技术在能耗数据分析中的作用。聚类能够揭示数据的内在结构，通过对数据中心设备能耗的聚类分析，可以识别出异常能耗设备并为优化用电策略提供依据。考虑到DBSCAN算法在全局参数选择和区域查询上的局限性，作者提出了一种改进的密度聚类方法，该方法具有参数自适应性和快速区域查询功能，能更有效地检测建筑能耗的内在规律和异常点。 这篇硕士论文探讨了物联网能耗数据智能分析的关键技术和应用，包括关联规则挖掘的优化算法和改进的密度聚类方法，为构建物联网能耗数据应用平台提供了理论基础和技术支持。这样的平台能够帮助管理者实时监控能耗，发现节能潜力，推动智慧建筑和可持续城市发展。