本文選題：數(shù)據(jù)挖掘 + 制冷空調(diào)　； 參考：《制冷學(xué)報》2015年04期

【摘要】：本文闡述了傳統(tǒng)空調(diào)數(shù)據(jù)的主要來源,從空調(diào)研發(fā)等幾個方面分析了傳統(tǒng)空調(diào)數(shù)據(jù)的用途;圍繞空調(diào)產(chǎn)品和空調(diào)企業(yè),梳理了空調(diào)領(lǐng)域大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生原因及來源;空調(diào)大數(shù)據(jù)的多度量性、多維度性、地域性等特點對數(shù)據(jù)挖掘提出了挑戰(zhàn);探討了大數(shù)據(jù)在空調(diào)領(lǐng)域的應(yīng)用,重點分析了大數(shù)據(jù)在空調(diào)系統(tǒng)優(yōu)化、故障診斷、建筑能耗與維護預(yù)測、企業(yè)人力資源和資金分配、企業(yè)提供個性化定制服務(wù)等方面的用途;通過挖掘海量空調(diào)數(shù)據(jù)可以預(yù)測用戶行為,表明空調(diào)領(lǐng)域大數(shù)據(jù)安全防護應(yīng)當(dāng)?shù)玫街匾暋?br/>[Abstract]:This paper expounds the main sources of the traditional air conditioning data, analyzes the use of the traditional air conditioning data from the aspects of air conditioning research and development, and combs the causes and sources of big data in the field of air conditioning around air conditioning products and air conditioning enterprises. The characteristics of air conditioning big data, such as multi-metric, multi-dimensional and regional, have challenged data mining, discussed the application of big data in air conditioning field, and emphatically analyzed the optimization and fault diagnosis of big data in air conditioning system. Building energy consumption and maintenance prediction, enterprise human resources and capital allocation, enterprises to provide personalized customization services and other uses; through mining massive air conditioning data can predict user behavior, It shows that big data safety protection should be paid more attention to in air conditioning field.
【作者單位】： 華中科技大學(xué)制冷及低溫工程系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51328602)資助項目~~
【分類號】：TU831;TP311.13

【共引文獻】

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