家庭电力或水数据的关联规则学习?

数据挖掘 机器学习 分类 数据挖掘 特征选择 关联规则
2022-02-15 17:46:11

我的大学在校园里有一栋建筑,用电量和用水量被监控到秒。许多电力负荷和用水量被跟踪并存储在数据库中。在水数据集中,列标题是位置,行包含使用的加仑数(每秒)。在电气数据集中,功耗(以瓦特为单位)在行中进行跟踪,负载类型是列标题。

我的一般问题如下: -我如何使用来自这座高度监控的建筑物的数据,使大学受益,并让他们深入了解像这样不受监控的建筑物?

我的数据是时间序列的,所以我正在尝试考虑某些聚类或分类算法,这些算法可以帮助我从中提取可操作的数据,甚至可能通过关联规则学习来找到水电数据之间的关系?

感谢您的任何见解!

1个回答

为了从校园内其他建筑物的这栋建筑物的数据中得出结论,您需要一组在您了解的建筑物和您想要预测的建筑物之间共享的参数。例如,如果被监控的建筑物是男生宿舍类型,也许你可以推断出男生宿舍的情况;如果建筑物位于位置X,也许您可​​以推断出位置 X 处或附近的建筑物。您需要尽可能多的此类附加列来将知识外推到其他建筑物。

至于可视化/预测该单一建筑物的资源使用情况,我建议您尝试使用数据挖掘工具Orange,我发现它对于构建机器学习工作流程的原型非常有用。它还有一个时间序列插件,我不能保证,但它似乎确实有一些预测功能在 Orange 中使用 VAR 模型进行预测