基于Apriori算法的校园空调的节能研究

【摘要】：随着我国社会经济的持续高速发展，社会的能耗需求也越来越大，对节能技术的需求也越来越迫切。据统计资料显示，空调耗能已占全国耗电量的20%左右。为了营造校园优秀的学习生活环境，近年来空调在高校的学生公寓和教学楼迅速普及，根据全国高校统计数据显示，平均空调耗电量已占据了校园总耗电量的29.3%，校园空调节能已十分的迫切和必要，校园空调节能管理系统是实现校园空调节能的必备技术之一。 就国内外研究现状来看，目前的空调节能管理系统多是针对大型公共建筑的中央空调，而校园空调多为分体式空调，较中央空调而言独立性强，不容易管理。本文以ZigBee技术和WIFI技术为基础，研发了校园空调节能管理系统，该系统主要由空调节能控制器和空调节能信息服务平台组成。本文从系统的总体架构和关键技术，空调控制器的功能设计和软硬件设计，空调节能信息服务平台的总体设计、SSHE框架等方面，论述了校园空调节能管理系统的实现。 在空调节能管理系统的应用基础上，应用数据挖掘技术中的关联规则挖掘提出了一种基于Apriori算法的校园空调节能方法。该方法通过对空调节能控制器采集的数据进行预处理，得到可用于关联规则挖掘的数据，并运用Apriori算法得到关联规则，将关联规则运用到空调节能控制器的控制策略中以达到节能效果。 【关键词】：空调节能 ZigBee WIFI SSHE 关联规则挖掘 Apriori算法
【学位授予单位】：杭州电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TU831.8;TP315
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-8
• 目录8-10
• 第一章 绪论10-15
• 1.1 课题研究的背景及意义10
• 1.2 空调节能方法的国内外研究现状10-13
• 1.2.1 国外研究现状10-11
• 1.2.2 国内研究现状11-13
• 1.3 论文主要工作及安排13-15
• 第二章 空调节能方法的关键技术15-29
• 2.1 空调节能管理系统总体设计15
• 2.2 WIFI 技术15-18
• 2.2.1 WIFI 的发展与演进15-17
• 2.2.2 WIFI 的组成结构17-18
• 2.2.3 WIFI 的关键技术和技术特点18
• 2.3 ZigBee 技术18-21
• 2.3.1 Zigbee 技术概述18-19
• 2.3.2 Zigbee 网络设备及其网络拓扑结构19-21
• 2.4 空调节能控制器设计21-28
• 2.4.1 功能设计21-22
• 2.4.2 硬件设计22-24
• 2.4.3 软件设计24-28
• 2.5 本章小结28-29
• 第三章 基于 SSHE 框架的空调节能信息服务平台29-43
• 3.1 空调节能信息服务平台设计29-33
• 3.1.1 空调节能信息服务平台架构29-31
• 3.1.2 空调节能信息服务平台功能31-32
• 3.1.3 空调节能信息服务平台的优点32-33
• 3.2 SSHE 框架综述33-39
• 3.2.1 数据持久层框架 Hibernate34-35
• 3.2.2 业务逻辑层框架 Spring35-36
• 3.2.3 Web 层框架 Spring MVC36-39
• 3.2.4 前端框架 jQuery EasyUI39
• 3.3 空调节能信息服务平台开发相关说明39-42
• 3.3.1 Spring3 相关配置39-40
• 3.3.2 Spring MVC 相关配置40
• 3.3.3 Hibernate4 和 Spring3 整合相关配置40
• 3.3.4 jQuery EasyUI 创建 Web 页面40-42
• 3.4 本章小结42-43
• 第四章 基于 Apriori 算法的空调节能方法研究43-55
• 4.1 关联规则挖掘技术综述43-45
• 4.1.1 关联规则的基本定义43-45
• 4.1.2 关联规则的形式化表述45
• 4.1.3 关联规则的挖掘过程45
• 4.2 Apriori 算法45-50
• 4.2.1 Apriori 算法思想45-46
• 4.2.2 频繁项集的生成过程46
• 4.2.3 Apriori 算法的 Apriori 性质46-47
• 4.2.4 Apriori 算法的两个步骤47-48
• 4.2.5 Apriori 算法流程实例48-50
• 4.3 关联规则挖掘在空调节能中的应用50-54
• 4.3.1 数据预处理的方法50
• 4.3.2 实验数据采集与预处理50-53
• 4.3.3 实验结果与分析53-54
• 4.4 本章小结54-55
• 第五章 系统测试与节能效果分析55-58
• 5.1 系统功能测试55
• 5.2 系统稳定性测试55-56
• 5.3 系统节能效果分析56-57
• 5.4 本章小结57-58
• 第六章 总结与展望58-60
• 6.1 全文总结58
• 6.2 不足与展望58-60
• 致谢60-61
• 参考文献61-65
• 附录65-66
• 详细摘要66-69

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