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数据挖掘在火力发电厂中的应用研究
中文名称: 数据挖掘在火力发电厂中的应用研究
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论文编号: 3153005收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Research and Application of Data Mining in Thermal Power Plant
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 软件工程
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 数据挖掘 火力发电厂 数据预处理 模糊C均值聚类 多维数据模型 联机分析处理 数据透视表 凝汽器
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文简介:火力发电厂实时数据库系统存储了大量DCS(Distributed Control System)系统的数据,这些数据的背后隐藏着许多有益于提高火力发电厂运行效率和安全的信息。但由于没有被深刻理解和挖掘,不可避免地造成了数据资源的巨大浪费。数据挖掘技术能够从数据中自动地提取知识,本文致力于研究数据挖掘技术在火力发电厂中的应用,以充分发挥存储在数据库中大量DCS数据对电力生产的指导作用。 本文围绕数据挖掘技术,考察和探讨了数据挖掘技术在火力发电厂中的应用现状,并主要研究了数据挖掘技术中的数据预处理技术、模糊C均值聚类算法和OLAP等技术及其应用。 针对火力发电厂的数据特性,本文尝试将数据预处理技术应用到实时数据库的数据处理中去,使数据的有效性得到保证,为数据挖掘的进一步工作打下基础。本文在对凝汽器性能分析的基础上,尝试构建了凝汽器多维数据模型,并应用模糊C均值聚类算法对多维数据集进行处理。在此基础上,在Excel的数据透视表中进行了以凝汽器真空为主题的OLAP分析,通过切片、钻取和旋转等方法可从多角度、多侧面去观察数据,从而挖掘出数据中所隐含的规律和知识。
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