题目一：基于聚类方法的建筑能耗异常诊断方法的性能评估

主讲人：余燕（专业：管理科学与工程，导师：邹亮老师）

摘要：以往数据驱动的建筑能耗异常诊断方法的研究重点在于异常诊断方法的提出，对于方法的有效性缺乏验证。本研究旨在定量评估不同聚类算法在建筑能耗异常诊断中的有效性。首先对五种不同建筑类型的能耗数据进行异常标注，为研究提供事实依据。然后将不同的数据降维方法与聚类方法相结合，分析各异常诊断方法在处理不同异常类型时的准确性，为相关研究提供基准参考。

题目二：基于机器学习的地铁短时客流预测研究

主讲人：龙韵诗（专业：管理科学与工程，导师：邹亮老师）

摘要：地铁短时（<30分钟）进站客流量的准确预测，有助于提前部署疏导预警方针，为制定相关列车智能调度策略提供决策基础。但是，短时客流数据的波动性是影响预测精度的直接因素，本研究首先基于聚类算法识别客流波动规律，接着综合考虑客流波动性影响因素，以客流波动趋势、历史波动趋势、相邻前时段客流、工作日与非工作日、天气等因素作为特征输入，构建了基于机器学习的地铁短时客流预测模型，并使用广州地铁数据进行算例分析。最后，将预测结果与LSTM（长短时记忆神经网络）等多种预测算法进行比较，并对不同类型站点进行预测分析，验证了本研究提出的模型框架具有更高的准确性和适用性。

时间：2020年10月14日（周三）12:30-13:30

地点：沧海校区致理楼L3-606

主持人：廖龙辉 红足一1世66814助理教授