Dept. of Electron. Electr. Eng., Univ. of Strathclyde, Glasgow, UK;
domestic appliances; hidden Markov models; smart meters; support vector machines; HMM; NALM algorithm; SVM classifier; hidden Markov model; home automation; household energy data; in-home display; k-means classifer; low-complexity energy disaggregation method:; nonintrusive appliance load monitoring; remote appliance scheduling; sampling rate data; smart meter deployment; support vector machine; Complexity theory; Feature extraction; Hidden Markov models; Home appliances; Support vector machines; Testing; Training;
机译:基于能源账单分解的既有建筑物的简化能源绩效评估方法
机译:使用设备负载模型进行低复杂度的能量分解
机译:在多准则偏好分解方法中评估加值函数的表达性和鲁棒性度量:实验分析
机译:低复杂性能量分解方法:性能和鲁棒性
机译:构造全局势能面的可靠方法
机译:更正:用于评估验证研究中不同口头尸检原因分配方法性能的可靠指标
机译:一种低复杂度的能量分解方法:性能和鲁棒性
机译:1985年国家能源政策计划中工业化石燃料使用的分解:方法和结果