作者：李燕飞[等]著
页数：176页
出版社：中南大学出版社
出版日期：2024
ISBN：9787548759942
电子书格式：pdf/epub/txt
网盘下载地址：下载非侵入式负荷监测与MATLAB实例
内容简介
本书以非侵入式负荷监测的整个流程为主轴，重点阐述各环节中基本原理和MATLAB应用实例，帮助初学者快速入门。本书不仅能为非侵入负荷监测的相关研究者提供有益参考，还能作为学习数据挖掘、机器学习算法的典型案例。
目录
第1章 概 述1
1.1 非侵入式负荷监测概述 / 1
1.2 非侵入式负荷监测前处理 / 2
1.3 非侵入式负荷监测算法 / 4
第2章 非侵入式负荷监测数据集及法7
2.1 BLUED数据集及法 / 7
2.2 PLAID数据集及法 / 14
2.3 COOLL数据集及法 / 19
2.4 REDD数据集及法 / 21
第3章 负荷特征提取24
3.1 案例背景 / 24
3.2率和电流谐波特征提取及MATLAB实例 / 24
3.3 负荷图像特征提取及MATLAB实例 / 36
3.4 案例拓展 / 49
第4章 基于机器学的负荷分类50
4.1 案例背景 / 50
4.2 基于k近邻算法的负荷分类 / 50
4.3 基于决策树的负荷分类 / 59
4.4 基于判别分析的负荷分类 / 68
4.5 基于朴素贝叶斯的负荷分类 / 76
4.6 基于支持向量机的负荷分类 / 81
4.7 基于卷积神经网络的负荷分类 / 95
4.8 案例拓展 / 107
第5章 基于集成学的负荷分类108
5.1 案例背景 / 108
5.2 基于Bagging算法的负荷分类 / 108
5.3 基于Boosting算法的负荷分类 / 118
5.4 基于Sta算法的负荷分类 / 129
5.5 案例拓展 / 139
第6章 基于组合优化的非侵入式负荷分解140
6.1 案例背景 / 140
6.2 基于组合优化的非侵入式负荷分解 / 141
6.3 分解能评估 / 149
6.4 案例拓展 / 155
第7章 基于隐马尔可夫模型的非侵入式负荷分解156
7.1 隐马尔可夫模型及MATLAB工具箱 / 156
7.2 家庭用电负荷隐马尔可夫建模流程 / 159
7.3 隐马尔可夫模型能分析 / 170
7.4 案例拓展 / 174
参考文献175
1.1 非侵入式负荷监测概述 / 1
1.2 非侵入式负荷监测前处理 / 2
1.3 非侵入式负荷监测算法 / 4
第2章 非侵入式负荷监测数据集及法7
2.1 BLUED数据集及法 / 7
2.2 PLAID数据集及法 / 14
2.3 COOLL数据集及法 / 19
2.4 REDD数据集及法 / 21
第3章 负荷特征提取24
3.1 案例背景 / 24
3.2率和电流谐波特征提取及MATLAB实例 / 24
3.3 负荷图像特征提取及MATLAB实例 / 36
3.4 案例拓展 / 49
第4章 基于机器学的负荷分类50
4.1 案例背景 / 50
4.2 基于k近邻算法的负荷分类 / 50
4.3 基于决策树的负荷分类 / 59
4.4 基于判别分析的负荷分类 / 68
4.5 基于朴素贝叶斯的负荷分类 / 76
4.6 基于支持向量机的负荷分类 / 81
4.7 基于卷积神经网络的负荷分类 / 95
4.8 案例拓展 / 107
第5章 基于集成学的负荷分类108
5.1 案例背景 / 108
5.2 基于Bagging算法的负荷分类 / 108
5.3 基于Boosting算法的负荷分类 / 118
5.4 基于Sta算法的负荷分类 / 129
5.5 案例拓展 / 139
第6章 基于组合优化的非侵入式负荷分解140
6.1 案例背景 / 140
6.2 基于组合优化的非侵入式负荷分解 / 141
6.3 分解能评估 / 149
6.4 案例拓展 / 155
第7章 基于隐马尔可夫模型的非侵入式负荷分解156
7.1 隐马尔可夫模型及MATLAB工具箱 / 156
7.2 家庭用电负荷隐马尔可夫建模流程 / 159
7.3 隐马尔可夫模型能分析 / 170
7.4 案例拓展 / 174
参考文献175
