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正版 数据挖掘建模及其在电力决策支持中的应用研究 翁颖钧,石
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●总序 论丛前言 章 引言1.1 研究背景1.1.1 行业背景1.1.2 学术背景1.1.3 研究意义1.1.4 选题背景1.2 数据挖掘与软计算综述1.2.1 数据挖掘简介1.2.2 软计算简介1.2.3 软计算在数据挖掘中的应用1.2.4 结论1.3 数据挖掘在电力行业中的研究现状1.3.1 数据挖掘在电力行业中的应用1.3.2 结论1.4 本书结构与安排1.4.1 本书内容1.4.2 技术路线1.4.3 研究方法1.5 本书主要创新 第2章 时序数据约简建模与应用2.1 相关工作2.2 多边形近约简2.2.1 数学模型2.2.2 理论证明2.3 分段平均约简模型2.3.1 数学模型2.3.2 理论证明2.4 实时约简算法2.5 随机投影降维2.5.1 数学模型2.5.2 理论证明2.6 模型验证试验2.6.1 发电厂运载参数实验2.6.2 实时分段平均算法实验2.7 本章小结 第3章 新型距离测度模型与电力价格突变预测3.1 电力价格预测3.1.1 相关工作简述3.1.2 电力价格预测方法论3.2 电力价格突变3.3 新型距离测度研究3.3.1 动态时间弯曲3.3.2 动态编程技术3.4 快速动态时间弯曲3.4.1 边界定理3.4.2 分段平均动态时间弯曲3.4.3 验证试验3.5 基于相似搜索的突变预测3.5.1 相似性搜索3.5.2 突变发生器验证试验3.6 本章小结 第4章 云特征挖掘模型与电价预测4.1 云模型基本概念4.1.1 云模型4.1.2 云的数字特征4.1.3 云发生器4.2 云模型特征发现算法4.2.1 定义4.2.2 特征获取4.3 带有突变分析的电价预测模型4.4 云模型特征发现模型在电价突变中的应用4.5 本章小结 第5章 容差粗集模型与客户信用度分析5.1 粗集的基本知识5.1.1 信息表5.1.2 不可分辨关系5.1.3 集合的下近似及上近似5.1.4 约简与核5.1.5 决策系统5.2 容差粗集5.3 遗传算法与参数选择5.3.1 染色体表示5.3.2 初始种群和适应函数选择5.3.3 遗传操作5.3.4 验证实验5.4 容差粗集模型在电力用户信用度分析中应用5.4.1 电力客户信用分析5.4.2 基于容差粗集方法的客户信用分析5.5 本章小结 第6章 电力企业决策支持应用平台实例6.1 决策系统建设目标和要求6.1.1 知识的存贮和提取6.1.2 分析任务管理6.1.3 新知识的反馈和存贮6.2 PEDSS的基本架构6.2.1 知识获取模块6.2.2 反馈环6.2.3 数据/知识预处理模块6.2.4 知识仓库存贮模块6.2.5 知识分析工作台6.2.6 通信管理6.3 PEDSS平台的技术设计6.3.1 Web Services介绍6.3.2 使用Web服务的优势6.4 系统框架设计6.4.1 用户接口6.4.2 知识分析工作台6.4.3 网络通信6.5 系统实现6.5.1 软件配置6.5.2 实例举例6.6 本章小结 第7章 结论与展望7.1 本书的主要贡献7.2 未来研究重点 参考文献 后记 ? ? ? ? ? ? ? ??
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