python - 在困惑的能源数据中寻找层次结构

Question

我有建筑物中大约 25 个电表的能源概况数据(每隔 3 小时采样一次)作为 pandas 数据帧时间序列。

仪表形成一个层次结构，其中顶级仪表包含较低级别仪表的消耗数据。

例如，(一个可能的分层结构)

total - A     - A1     - A2 - B - C     - C1     - C2           - C21          - C22

较低级别的消耗量加起来就是较高级别的消耗量。(例如 C = C1 + C2)

现在的任务是识别数据中存在的固有结构，以用于其他能源数据分析。

有没有什么算法可以用来从杂乱无章的数据中检测出这种分层结构呢？我是否必须详尽地尝试所有可能的组合，让我们说 4 级结构来识别可能的匹配(由于数据困惑，有一定的容差)？请建议某些策略以不同的方式从算法的角度思考这个问题。

注意:仪表名称是数字，不能直接解释为不同级别。我没有计量策略。能量消耗的大小不同(例如，很可能是 A2 > C(上图中))。换句话说，层次结构只能表示级别之间的相对大小。

Answer 1

这个一般问题非常接近3SUM , 不幸的是，还没有找到复杂度低于二次的解决方案。

您的最佳解决方案可能不会比穷尽尝试组合好多少，但是对于 n = 25 来说这应该不是什么大问题。