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文檔簡介
1、隨著網(wǎng)絡(luò)、信息技術(shù)的迅速發(fā)展以及數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用,各行各業(yè)積累的數(shù)據(jù)量越來越龐大,數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)日益復(fù)雜。數(shù)據(jù)挖掘是信息技術(shù)發(fā)展進(jìn)化的結(jié)果,它就是數(shù)據(jù)庫的大量數(shù)據(jù)中提取隱含的、未知的并有潛在價(jià)值的信息和知識(shí)的過程。而關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘里的一個(gè)重要分支,并被廣泛應(yīng)用于市場營銷、電信、銀行等應(yīng)用領(lǐng)域。
本文將關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)引入到配電網(wǎng)中,對配電網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺(tái)中的電力負(fù)荷數(shù)據(jù)與其影響因素?cái)?shù)據(jù)之間的關(guān)系進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。首先,針對于配電網(wǎng)中負(fù)
2、荷數(shù)據(jù)以及影響負(fù)荷特性的經(jīng)濟(jì)因素、天氣因素的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合,并構(gòu)建以電力負(fù)荷分析為主題的數(shù)據(jù)倉庫;其次,為了將不同類型的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適合挖掘的形式,本文運(yùn)用聚類技術(shù)對連續(xù)的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化處理;最后,采用關(guān)聯(lián)規(guī)則中的Apriori算法對主題數(shù)據(jù)進(jìn)行頻繁項(xiàng)集的搜索和強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則的生成,通過該方法找出電力負(fù)荷與相關(guān)影響因素的關(guān)系。
此外,本文分析關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)中的傳統(tǒng)的Apriori算法的不足,并對傳統(tǒng)的Apriori算法進(jìn)行改進(jìn),通過
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