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基于特征矩阵决策树的时间序列特征识别与分解方法

摘要

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。

著录项

  • 公开/公告号CN109408498A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-03-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 厦门理工学院;

    申请/专利号CN201811170289.6

  • 申请日2018-10-09

  • 分类号

  • 代理机构厦门市精诚新创知识产权代理有限公司;

  • 代理人何家富

  • 地址 361000 福建省厦门市集美区后溪镇理工路600号

  • 入库时间 2024-02-19 08:02:51

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-03-26

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/215 申请日:20181009

    实质审查的生效

  • 2019-03-01

    公开

    公开

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