Endre søk
RefereraExporteraLink to record
Permanent link

Direct link
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Organizing, Visualizing and Understanding Households Electricity Consumption Data through Clustering Analysis.
Blekinge Tekniska Högskola, Fakulteten för datavetenskaper, Institutionen för datalogi och datorsystemteknik.
Blekinge Tekniska Högskola, Fakulteten för datavetenskaper, Institutionen för datalogi och datorsystemteknik.ORCID-id: 0000-0001-9947-1088
Blekinge Tekniska Högskola, Fakulteten för datavetenskaper, Institutionen för datalogi och datorsystemteknik.
Blekinge Tekniska Högskola, Fakulteten för datavetenskaper, Institutionen för datalogi och datorsystemteknik.ORCID-id: 0000-0003-3128-191x
2018 (engelsk)Inngår i: Organizing, Visualizing and Understanding Households Electricity Consumption Data through Clustering Analysis, https://sites.google.com/view/arial2018/accepted-papersprogram , 2018Konferansepaper, Publicerat paper (Fagfellevurdert)
Abstract [en]

We propose a cluster analysis approach for organizing, visualizing and understanding households’ electricity consumption data. We initially partition the consumption data into a number of clusters with similar daily electricity consumption profiles. The centroids of each cluster can be seen as representative signatures of a household’s electricity consumption behaviors. We evaluate the proposed approach by conducting a number of experiments on electricity consumption data of ten selected households. Our results show that the approach is suitable for data analysis, understanding and creating electricity consumption behavior models.

sted, utgiver, år, opplag, sider
https://sites.google.com/view/arial2018/accepted-papersprogram , 2018.
HSV kategori
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:bth-17439OAI: oai:DiVA.org:bth-17439DiVA, id: diva2:1272601
Konferanse
2ND WORKSHOP ON AI FOR AGING, REHABILITATION AND INDEPENDENT ASSISTED LIVING (ARIAL) @IJCAI'18, Stockholm
Prosjekter
BigData@BTHTilgjengelig fra: 2018-12-19 Laget: 2018-12-19 Sist oppdatert: 2019-01-16bibliografisk kontrollert

Open Access i DiVA

fulltext(425 kB)25 nedlastinger
Filinformasjon
Fil FULLTEXT01.pdfFilstørrelse 425 kBChecksum SHA-512
d97e950d74207f5fa0a17f2dce99d80c68ba8f080950325b7d80058af41e7943fcac067f913aa4008a127620bd1ceff0be10a4aa9d156d74b2da01b61c16c508
Type fulltextMimetype application/pdf

Personposter BETA

Nordahl, ChristianGrahn, HåkanPersson, MarieBoeva, Veselka

Søk i DiVA

Av forfatter/redaktør
Nordahl, ChristianGrahn, HåkanPersson, MarieBoeva, Veselka
Av organisasjonen

Søk utenfor DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 25 nedlastinger
Antall nedlastinger er summen av alle nedlastinger av alle fulltekster. Det kan for eksempel være tidligere versjoner som er ikke lenger tilgjengelige

urn-nbn

Altmetric

urn-nbn
Totalt: 171 treff
RefereraExporteraLink to record
Permanent link

Direct link
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf