李 杰
(太原学院 山西 太原 030032)
随着现代科学技术的不断发展与进步,特别是智能建筑控制系统和建筑能源管理系统方面,短时间内就得到了广泛的普及与深入应用,加之建筑设施的增多,大量建筑设备运行数据逐渐变得复杂化,暖通工程作为建筑高耗能部分,逐渐引起了人们的重视。建筑智能控制系统与能源管理系统作为建筑暖通系统运行状态的载体,其中存在大量的运行数据,具有十分高的数据价值。目前我国已成为高层建筑发展最快的国家,许多建筑为突出个性,结构高度、平面立面布置等都逐渐复杂,建筑数据的规模与维度逐渐扩大,需要新的技术与方法对建筑暖通领域进行改革,数据挖掘技术在建筑数据分析中便是最合适的现代技术。
数据挖掘是一项多学科技术,它结合了人工智能、机器学习、数据可视化等多种现代化技术,指的是利用一定的算法从大规模、无规律、复杂的数据库中通过聚类分析、预分析、关联分析等方法,搜索发掘出其中有潜在价值信息的过程。数据挖掘技术具有海量性、相对性等特点,可以有效解决大量数据的有效分类与信息挖掘,在许多领域都发挥出了充分的优势。比如在互联网IT行业,数据挖掘技术可以帮助该行业实现对电子商务类大规模数据的高效处理,得出对企业有价值的结果,帮助企业做出科学正确的营销决策,最终实现精准推送与营销[1]。
数据挖掘在建筑暖通空调领域的应用主要分为数据挖掘框架流程、预处理与具体应用等,目前主要包含对建筑能耗数据的分析、对故障的诊断与检测以及数据和系统的优化运行与控制等。……