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【关注】基于数据挖掘的主动配电网全景信息展示系统

2015-09-17 06:41来源:供用电杂志关键词:主动配电网配电自动化配电网设备收藏点赞

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2功能设计

1数据挖掘的流程

数据挖掘的过程就像从矿山中采矿一样,采矿必须首先确定金矿所在。同样地,从实际应用的角度出发,整个数据挖掘的过程都是必须建立在对挖掘对象(即所研究领域的大量数据)的深刻理解上。对象不同所采用的挖掘技术也不同。因此,在数据挖掘之前就应该熟悉相关对象的背景知识,明确数据挖掘的目的,同时了解数据挖掘相关领域的情况,从而将挖掘技术和专业知识有机地结合在一起,对挖掘对象的了解贯穿整个数据挖掘过程。

数据准备是数据挖掘的第一个阶段,也是非常重要的一个阶段。数据准备的好坏将影响到数据挖掘的效率和准确度,以及挖掘模式的有效性。这个阶段又可细分为数据集成、数据选择、数据预处理和数据转换4个步骤。

1)数据集成是将多文件或多数据库运行环境中的数据进行合并处理,解决语意模糊性,处理数据中的遗漏和清洗脏数据等。

2)数据选择就是根据用户要求,利用一些数据库操作对数据进行处理,从数据中提取出需要挖掘的数据集合。

3)数据预处理就是对上述数据进行再加工,检查数据的完整性和一致性,对其中的噪声数据进行处理,对丢失的数据利用统计方法进行填补,为进一步的分析做准备,并确定将要进行的挖掘操作的类型。之后,根据数据挖掘的目标,通过投影等降维处理技术减少待处理的数据量。

4)数据转换就是根据数据挖掘的需要,进行离散值数据与连续值数据之间的相互转换、数据值的分组分类、数据项之间的计算组合等操作。

数据挖掘是运用选定的数据挖掘方法,从数据中提取用户需要的知识。数据挖掘常用的分析方法有:关联分析、序列模式分析、分类分析和聚类分析。在本项目的实施中主要采用了统计分析方法、决策树方法、神经网络方法、遗传算法和可视化技术等。

解释评估是根据最终用户的决策目的对提取的知识进行分析,把最有价值的信息区分出来,提交给用户。在这个过程中,不仅要把知识以能被人理解的方式表达出来,还要对其进行有效性评价,如果不能满足用户要求,则应重复上述数据挖掘过程。

 

原标题:基于数据挖掘的主动配电网全景信息展示系统
投稿与新闻线索:陈女士 微信/手机:13693626116 邮箱:chenchen#bjxmail.com(请将#改成@)

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