摘要：为节约电力时序数据的存储空间,有效实现对电力网络的扩容处理,提出了基于时间窗口聚类的电力时序数据压缩方法。根据时间窗口聚类条件,分别求解时间子序列与窗口子序列条件,从实时存储库中提取电力时序数据样本。定义压缩性能指标,通过稀疏变换数据矩阵的方式,实现对电力时序数据的压缩处理。对比实验结果表明,时间窗口聚类模型可将电力时序数据存储空间控制在3.0×10~7bit内,对于节约数据存储空间、实现电力网络的扩容起到了一定的促进性作用。

摘要：构建客观、准确的绿色建筑项目风险网络有利于对项目风险进行整体管控。针对绿色建筑项目风险网络构建缺乏客观性这一问题,在识别出项目风险因素的基础上,利用Bayesian网络结构学习从项目实地风险因素调查数据中挖掘客观的风险因素网络;其次利用社会网络分析方法分析绿色建筑项目风险因素网络中不同因素的地位和作用并构建了风险的解释结构模型。结果表明,绿色建筑项目风险因素网络中不同因素的地位和作用存在差异;网络中存在作为切割点的风险因素;绿色建筑项目的解释结构模型分为四个层级,风险因素网络中高层级的风险因素属于独立性因素,而底层的风险因素为联系型因素。研究基于数据驱动的风险因素网络发现为绿色建筑项目管理者提供了新的风险管理思路和借鉴。