济钢煤气计量数据挖掘系统

【摘要】：近年来，数据挖掘已逐渐成为IT产业界的研究热点。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的应用数据中，提取隐含在其中的人们事先未知的但潜在有用的知识的过程。目前，数据挖掘应用主要集中在数据仓库和人工智能方面。济钢计量过程中产生了丰富的计量数据资源，这些数据资源为数据挖掘的应用提供了广阔的空间。通过一定的算法实现对煤气计量数据的处理、分析，从中发现隐含的有用的信息，为面向计量业务主题的经营决策提供支持。 本文结合济钢煤气计量数据分析业务，阐述了知识发现与数据挖掘的基础理论，介绍了济钢煤气计量数据挖掘系统的设计方案、算法选择及应用情况，工作内容主要集中在如下几方面： ① 详细阐述了与数据挖掘理论的产生背景、相关技术和实现算法，并对其未来发展方向及应用热点进行了描述。 ② 介绍了数据仓库技术，并在此理论基础上对构建面向煤气计量业务主题的数据集市过程进行阐述，主要涉及确定数据源、构建数据模型、选择发现结果的展现形式等。 ③ 系统研究了煤气计量数据挖掘过程中应用的主要算法，有统计分析、关联规则、回归分析和聚类算法等，并结合实例详细说明。 ④ 详细描述了煤气计量数据挖掘系统的设计方案、各主要模块实现的功能及实现流程，并对部分挖掘结果进行了展示。 【关键词】：知识发现 数据挖掘 挖掘算法 煤气计量主题
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2006
【分类号】：TP311.13
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-8
• 第一章 绪论8-12
• 1.1 课题研究背景8-9
• 1.2 课题研究的目的9-10
• 1.3 课题研究的流程10-12
• 第二章 知识发现与数据挖掘12-32
• 2.1知识发现(KDD)概述12-14
• 2.2 知识发现(KDD)过程14-16
• 2.3 数据挖掘概述16-32
• 2.3.1 数据挖掘技术的现状17-18
• 2.3.2 数据挖掘常用技术18-21
• 2.3.3 数据挖掘的质量保证21-26
• 2.3.4 数据挖掘技术的典型应用26-28
• 2.3.5 数据挖掘的发展方向及应用热点28-32
• 第三章 构建煤气专题数据集市32-48
• 3.1 数据仓库与数据集市32-34
• 3.2 数据源34-35
• 3.3 数据集成35-36
• 3.4 数据分析与展示36-37
• 3.4.1 描述式数据分析与展示36-37
• 3.4.2 预测式数据分析与展示37
• 3.5 煤气计量数据的收集37-41
• 3.6 建立煤气专题数据集市41-48
• 3.6.1 基本概念41-42
• 3.6.2 数据模型42-43
• 3.6.3 煤气消耗事实表的维度建模43-44
• 3.6.4 煤气仪表运行事实表的维度建模44-46
• 3.6.5 建立煤气数据挖掘集市46-48
• 第四章 煤气计量数据挖掘算法的研究48-62
• 4.1 数据挖掘工具的选择48-50
• 4.1.1 SPSS数据挖掘工具48
• 4.1.2 SAS数据挖掘工具48-49
• 4.1.3 DBMiner49
• 4.1.4 本文选择的数据挖掘工具49-50
• 4.2 χ~2依赖性检验50-51
• 4.3 聚类算法51-53
• 4.3.1 聚类算法的基本原理51-52
• 4.3.2 k-means算法52-53
• 4.4 关联规则53-58
• 4.4.1 关联规则的基本原理53-55
• 4.4.2 Apriori算法55-58
• 4.5 回归分析58-62
• 第五章 济钢煤气计量数据挖掘系统62-75
• 5.1 系统实施软硬件环境62-63
• 5.2 系统设计框架图63-64
• 5.3 系统功能模块介绍64-72
• 5.3.1 数据收集与预处理模块64-66
• 5.3.2 仪表计量值分析与置信度估计模块66-67
• 5.3.3 煤气系统间接消耗分析模块67-68
• 5.3.4煤气系统平衡预测及仿真模块68-69
• 5.3.5 煤气系统平衡影响要因分析模块69-71
• 5.3.6 煤气系统优化及经济效益估算模块71-72
• 5.4 数据挖掘结果展示与评价72-75
• 参考文献75-78
• 致谢78

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