2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、我國(guó)對(duì)公共建筑能源審計(jì)工作已全面展開(kāi),各省、市陸續(xù)建立了大型公共建筑能耗監(jiān)測(cè)平臺(tái)。目前,山東省對(duì)公共建筑進(jìn)行節(jié)能監(jiān)測(cè)的數(shù)量累計(jì)達(dá)到1000余棟。真實(shí)準(zhǔn)確的公共建筑能耗統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)進(jìn)一步推進(jìn)建筑節(jié)能工作具有重大意義,但是目前對(duì)能耗數(shù)據(jù)的有效利用還存在明顯不足。隨著建筑能耗數(shù)據(jù)量不斷增加,數(shù)據(jù)的分析工作也面臨巨大的挑戰(zhàn)。這些能耗數(shù)據(jù)背后蘊(yùn)涵著豐富的知識(shí),且數(shù)量巨大,傳統(tǒng)分析方法難以發(fā)現(xiàn)和總結(jié)這些數(shù)據(jù)中所蘊(yùn)涵的知識(shí)。本文探索了基于Hadoop的

2、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在處理海量建筑能耗數(shù)據(jù)中的應(yīng)用。
  Hadoop是Apache軟件基金會(huì)旗下基于Java語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的一個(gè)開(kāi)源分布式計(jì)算平臺(tái),它允許將Hadoop集群部署在低廉的硬件上,用戶可以充分利用集群服務(wù)器的存儲(chǔ)和計(jì)算能力,完成海量數(shù)據(jù)的分析處理。
  在對(duì)Hadoop分布式計(jì)算平臺(tái)深入分析研究的基礎(chǔ)上,針對(duì)建筑能耗數(shù)據(jù)無(wú)法有效利用這一問(wèn)題,本文提出利用Hadoop分布式架構(gòu),結(jié)合建筑基本信息對(duì)公共建筑能耗數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的

3、方法。
  首先,本文對(duì)基于Hadoop的公共建筑能耗數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)進(jìn)行了初步設(shè)計(jì),并對(duì)系統(tǒng)的基本架構(gòu)和各模塊的功能進(jìn)行了設(shè)計(jì)和說(shuō)明。
  其次,在對(duì)HDFS的架構(gòu)和數(shù)據(jù)讀寫(xiě)機(jī)制進(jìn)行深入學(xué)習(xí)和研究的基礎(chǔ)上,進(jìn)行基于MapReduce編程模型的Java程序編寫(xiě),實(shí)現(xiàn)將實(shí)驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)XML文件寫(xiě)入HDFS。
  然后,根據(jù)本課題數(shù)據(jù)挖掘需求和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的特點(diǎn),選擇數(shù)據(jù)挖掘算法。在對(duì)MapReduce的架構(gòu)和任務(wù)運(yùn)行機(jī)制進(jìn)行深入學(xué)

4、習(xí)和研究的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)了基于MapReduce的改進(jìn)Apriori算法、C4.5算法設(shè)計(jì),以及算法的Java程序編寫(xiě)。
  最后,利用四臺(tái)計(jì)算機(jī)搭建Hadoop集群作為實(shí)驗(yàn)平臺(tái),以山東省200棟辦公建筑制冷期空調(diào)系統(tǒng)單位面積(月)耗電量為例進(jìn)行能耗數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn),得到了建筑基本信息與建筑空調(diào)能耗關(guān)系的相關(guān)結(jié)論,根據(jù)判定樹(shù)和建筑信息可預(yù)測(cè)建筑物制冷期空調(diào)系統(tǒng)耗電等級(jí),并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)論進(jìn)行了評(píng)價(jià)和分析。
  本文利用Hadoop分布式

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