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基于t-SNE降维与k-means聚类算法的化工厂节能减排分析
文献摘要：
节能减排对于经济社会和谐发展、实现可持续发展具有重大战略意义.为保证化工企业实现节能减排的目标,提出了一种结合t-SNE降维与k-means聚类算法,用于分析海量、高维、多元数据的一种方法.首先通过分析和收集安徽省某化工厂化工产品生产工艺过程中监测的多源数据和生产指标,对数据进行预处理分析;然后利用t-SNE降维算法对上千个变量进行降维可视化分析,随后采用k-means聚类算法分析得到对于实现节能减排目标的重要生产指标.结果表明,复合肥的使用量是影响该化工厂节能减排的关键因素.本研究为基于海量多源大数据的化工厂节能减排治理路径分析提供了新思路.
文献关键词：
节能减排;多源大数据;t-SNE降维算法;K-means聚类算法
中图分类号：
作者姓名：
朱卫坪;陈晓峰;张萍;郭靖;马培勇
作者机构：
安徽省安泰科技股份有限公司,安徽 合肥 230031;安徽燃博智能科技有限公司,安徽 合肥 231283;合肥工业大学 机械工程学院,安徽 合肥230009
文献出处：
引用格式：
[1]朱卫坪;陈晓峰;张萍;郭靖;马培勇-.基于t-SNE降维与k-means聚类算法的化工厂节能减排分析)[J].自动化应用,2022(01):10-13
A类：
B类：
SNE,means,聚类算法,化工厂,减排分析,社会和谐,和谐发展,重大战略意义,化工企业,高维,多元数据,集安,工厂化,化工产品,产品生产,工艺过程,多源数据,生产指标,处理分析,降维算法,上千,千个,算法分析,节能减排目标,复合肥,多源大数据,治理路径
AB值：
0.35016
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