公开(公告)号：CN109408498B

公开(公告)日：2022-12-13

申请号：CN201811170289.6

申请日：2018-10-09

Applicant: 厦门理工学院

Inventor： 苏鹭梅 ,  朱文婷 ,  郑小龙 ,  郑锐洁 ,  张宝琼 ,  叶恺昕

IPC: G06F16/215 ,  G06F16/2458 ,  G06F16/26

Abstract: 本发明提出基于特征矩阵决策树的时间序列特征识别与分解方法，主要包括样本数据预处理、确定样本数据周期、样本数据的特征选择与提取以及建立多元时间序列特征识别与分解模型。本发明的方法能够提高特征识别的速度和准确率，特别适用于电力行业中的非侵入式负荷识别与分解。

公开(公告)号：CN109408498A

公开(公告)日：2019-03-01

申请号：CN201811170289.6

申请日：2018-10-09

Applicant: 厦门理工学院

Inventor： 苏鹭梅 ,  朱文婷 ,  郑小龙 ,  郑锐洁 ,  张宝琼 ,  叶恺昕

IPC: G06F16/215 ,  G06F16/2458 ,  G06F16/26

Abstract: 本发明提出基于特征矩阵决策树的时间序列特征识别与分解方法，主要包括样本数据预处理、确定样本数据周期、样本数据的特征选择与提取以及建立多元时间序列特征识别与分解模型。本发明的方法能够提高特征识别的速度和准确率，特别适用于电力行业中的非侵入式负荷识别与分解。