基于数据挖掘技术的合成氨生产工艺参数的优化

为更好满足社会发展对合成氨生产质量及效率提出的更高要求,采用数据挖掘技术对合成氨生产期间的工艺参数,如温度、氢氮比、空速等进行优化,旨在充分发挥出数据挖掘技术在促进合成氨生产行业稳定发展中的积极作用,以期为相关工作人员提供帮助。     

电子商务中数据挖掘技术的应用

电子商务的广泛应用使企业产生了大量的业务数据,按企业既定业务目标对这些数据进行数据挖掘可以帮助企业分析出完成任务所需的关键因素。本文介绍了数据挖掘的各种技术,分析了数据挖掘在电子商务中的使用方法,并讨论了在电子商务活动中使用数据挖掘的若干关键技巧。     

数据挖掘技术在压裂决策中的应用研究

随着人们认识和管理水平的提高,对客观世界的描述越来越全面,存储的数据量也越来越大,然而大量的数据未能充分利用,快速增长的数据如果没有强有力的工具助力,其得出的决策结果只能是基于决策者的直觉而不是数据库中丰富的信息。为此,决策者迫切需要从海量数据中提取有价值知识的工具,OLAP和数据挖掘技术基于此而产生。油井压裂作为油层改造的重要措施,随着油田开发进入了中后期而备受关注。如何合理地选井选层,设计好的压裂方案,是油田科技工作者的重要任务。我们利用历年的压裂数据建立了压裂决策数据仓库,利用关系数据库存储细节数据。…     

基于数据挖掘的决策支持系统

为有效处理企业所面临的各类内外部信息,提高企业的管理水平,本文以基于数据挖掘的决策支持系统方法整合企业信息,建立企业信息仓库,在模糊的、随机的信息中通过数据挖掘发现有用知识,给决策者提供决策支持,是一个辅助决策者提高管理效率及水平的有效途径。     

基于数据挖掘的配电网架空线路故障检修技术

针对配电网架空线路因户外环境影响故障检修问题,提出基于数据挖掘的配电网架空线路故障检修技术。利用数据挖掘技术对所探测的数据进行偏差分析,与SAS软件中的Cluster过程相结合,对配电网架空线路进行聚类分析,根据所测得各个模块的数值对配电网架空线路的故障进行诊断及检修,设计出适用于不同环境的配电网架空线路故障检修技术。     

基于数据挖掘的企业设备管理研究

针对现有的企业设备管理信息系统,提出引入数据挖掘技术,挖掘有用的知识、模式,辅助设备管理、决策。同时,介绍了数据仓库的建立,设计了基于数据挖掘的系统体系结构,使之提高设备管理水平,促进企业信息化进程。     

农药化工企业数据挖掘系统的开发与应用

数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据就保存到数据库中,然后发展到可对数据库进行查询和访问,进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段,它不仅能对过去的数据进行查询和遍历,并且能够找出过去数据之间的潜在联系,从而促进信息的进一步利用。本项目研究的问题和采用的技术路线是根据我国传统农药化工技术发展的实际情况首次提出来的,因此在国内具有独创性,同时又满足国家采用信息技术改造传统产业的产业政策。技术构架本项目的技术构架是建立在以集散控制系统DCS…     

基于内容分析的数据挖掘研究

采用计算机辅助内容分析软件Atlas.ti对开源社区用户学习行为进行定性分析,将分析后的结果导出为特定格式的XML文档,使用DOM对该文档解析后形成二维表形式数据,使之便于在数据库中存储,从而进行进一步的定量分析,为内容分析的后继研究提供了一种新的思路.     

数据挖掘技术在地理信息系统中的应用

随着科学技术的进步,信息技术逐渐地成为了推动各行各业发展过程中的重要驱动力。而数据挖掘技术就是属于信息技术发展到一定阶段的产物,并且数据挖掘技术也标志着人类对于数据库技术深入的研究和开发。从数据库技术发展的历程来看,在初期就是简单地将各类信息数据储存于数据库中,而随着数据挖掘技术的出现用户就可以更好地通过这种技术,查询...     

数据挖掘技术的研究应用综述

随着计算机技术的飞速发展，各类信息的数据量迅速增长，要从这些海量的、以不同形式存储的数据资料中发现有价值的信息或知识已成为当前数据挖掘技术的一项艰巨任务。本文总结并评价了国内外数据挖掘技术的发展现状，对各个领域的数据挖掘技术应用进行了系统的评价与综述。     

基于时间序列分析的火电机组运行优化研究

为了预测火电机组在变工况状态下的运行最优值,提高燃煤电厂的燃煤效率,依据燃煤火电厂3个月的各项数据,通过分析并挖掘燃煤火电厂与供电煤率密切相关的可调控参数(主蒸汽温度、主蒸汽压力)随时间的变化关系,利用Holt-Winters时间序列法进行预测。经过计算发现,通过Holt-Winters方法得到的主蒸汽温度和主蒸汽压力的相对误差值分别为0.28%和2.13%。实验结果表明:Holt-Winters时间序列法对预测燃煤火电厂火电机组在变工况下的运行数据是合理的,且其误差小,对燃煤火电厂提高火电机组的燃煤效率具有一定的指导意义。     

基于数据挖掘算法的变压器热点温度时序预测方法

为了解决油浸式电力变压器热点温度预测方法缺乏对短期热点温度走势的预测,无法满足动态增容决策要求的问题,以SFPSZ-180000/220型变压器为研究对象,首先,研究对比发现变压器的热点温度与负载率相关性最大,在此基础上,建立了基于支持向量回归的局部地区负荷预测模型,为变压器热点温度预测提供数据;其次,提出了基于数据挖掘算法的变压器热点温度时序预测方法,并在此基础上分别建立了支持向量回归、BP神经网络、决策树3种数据挖掘预测模型;最后,对一般输入-输出的建模方法的预测结果与基于时间延迟方法的预测结果,以及不同时间延迟下3种数据挖掘模型的预测结果进行了对比分析。结果表明,有外在输入的支持向量回归预测模型结果比BP神经网络和决策树吻合度更高,并且时间延时更小,预测结果精确度更高。有外在输入的支持向量回归预测模型在很大程度上提高了变压器热点温度预测精度,其预测结果可为变压器的动态增容决策提供有效参考。     

零售业数据仓库开发过程中数据挖掘模型的设计和应用

伴随着企业数据量的不断增加,客观上要求为高层管理者提供集成化和历史化的数据。如何利用各部门信息系统中的数据,帮助高层管理者进行相关的决策分析,这个问题变得日益重要。以零售业管理平台系统为实例,介绍了在传统的数据库管理系统基础上,在构建数据仓库及相关的决策分析模型中,如何进行数据挖掘对象的分析,数据挖掘模型和数据的准备,以及数据挖掘模型的应用。     

数据挖掘在静电放电防护理论中的应用

研究了应用遗传算法进行关联规则挖掘的方法,提出了对遗传算法中适应度函数的构造、数据的编码等的改进方案,将改进的自适应P_c,P_m算法应用到遗传算法中来,从而提高了算法的效率；将其应用到静电放电防护的实验中去,取得了良好效果。     

基于发电成本与环境效益的风电最佳接入容量分析

为充分了解风电接入电力系统后对发电成本及环境效益的影响,计算符合系统运行经济性的风电接入容量,建立了风电最佳接入容量优化模型。采用该模型分析了不同容量火电机组在不同功率下的煤耗特性变化,并通过对火电机组深度调峰补偿调动火电机组调峰积极性;引入火电排污成本以充分体现风电接入后的环境效益,加入弃风惩罚费用来保障风电优先调度。采用粒子群算法并结合主动搜索技术(active explore basic particle swarm optimization,AEPSO)对模型进行求解,有效解决了粒子群算法易陷入局部最优的问题。最后以某地区实际电力系统为例,计算得出了在最经济运行模式下的风电接入容量,验证了模型的合理性。该研究可为相关决策部门制定风电发展规划提供参考。     

数据挖掘方法在传统预测模型中的应用

数学建模领域中,对于解决不同类型的预测问题有一些经典的预测模型。最近日益流行的数据挖掘技术也有一些针对解决预测问题的独特的数学模型和建模方法。在此对使用传统解析式模型的预测方法与应用数据挖掘技术的数据库模型的预测方法进行了对比,重点分析了2种方法在影响因素的确定、数据规律的寻找方法以及模型侧重点选择上的不同之处,并简单讨论了如何结合2种模型的优点,将数据挖掘技术应用于传统解析式模型的建模过程之中,对已有的解析式预测模型进行改进,进而得出更加可靠准确的预测结果。     

数据挖掘在员工考评管理信息系统中的应用

针对企业员工综合考评管理信息系统的设计需求,提出了一种基于RBF径向基神经网络的数据挖掘方法,着重讲述了该挖掘方法的构造方案及其在员工考评管理信息系统中的应用。方案首先对员工"德能勤绩"数据仓库进行提炼,抽取形成考评数据挖掘库,然后应用RBF神经网络从大量的员工数据中挖掘有用信息,实现对员工的考评细分,为企业的管理决策提供有力支持。实际应用情况表明了方案的科学性和有效性。     

Managing customer profitability in a competitive market by continuous data mining

In a near perfect market, competitive marketing strategies are often adapted dynamically and rapidly. The changes in customer behavior are resultant in unpredictable customer profitability and cause inefficient and ineffective marketing planning. In this study, by using data mining techniques, we develop a Customer Profitability Management (CPM) system to achieve marketing goals by leading customers to migrate along pre-determined and desirable tracks. The proposed system emphasizes a continuous interplay between the active and reactive monitoring procedures to identify customer shifts. It has been shown to be an effective approach to help a firm calibrate its marketing tactics with respect to different types of customers in different situations. The proposed mechanism has been applied to a telecom company with promising results.     

Stakeholder value appropriation: The case of labor in the worldwide mining industry

Research Summary : We evaluate how the value appropriated by employees varies in response to an exogenous shock to the price of the firm's product and how this variation depends on institutional and ownership structures. Institutional and ownership structures that favor employees can influence firms’ location decisions and shareholders’ incentives to invest. Using data from the main copper mines in the world, we show that the value appropriated by employees rises in response to an exogenous increase in the price of minerals. Our results indicate that the magnitude of the increment in the value captured by employees is larger in stated‐owned companies, when labor regulations promote productivity‐based payments, when wages are determined through a centralized bargaining process, and when regulations associated with hiring and firing are more flexible. Managerial Summary : We show how labor regulations and state ownership affect the value appropriated by employees when there are exogenous changes in the price of the firm's products. Since the value generated by a firm is distributed among different stakeholders, a higher appropriation of value by employees results in lower appropriation by another party. Therefore, by changing the distribution of value, managerial decisions about location and entry could be affected. For instance, shareholders of firms with positive future expectations about the prices of their products might prefer to enter markets in which salary negotiations are not centralized or where partnership with the local government is not mandatory. Overall, our analysis calls for the consideration of the external environment when evaluating value appropriation by different types of stakeholders.