电力负荷预测中数据挖掘过程研究

数据挖掘是数据库与数据仓库研究领域新兴的富有前途的领域,是世纪末新兴起的数据智能分析技术,它的特点就是具有强大的数据处理能力,能从大量的数据中发现有用的规律和联系.作为新兴的技术学科,数据挖掘在电力系统负荷预测应用方面具有广泛的应用前景.本文力求将数据挖掘知识与电力系统实际情况结合起来,探讨基于数据挖掘的短期负荷预测方法.     

电力系统负荷预测研究综述与发展方向的探析

电力系统负荷预测是在满足一定精度下,根据在不同的系统下的运行特点、增容决策、社会条件与自然影响等因素,确定未来某一特定时间点的负荷数据,其中负荷是指功率或电量。本文根据我国负荷预测领域经验对电力系统负荷预测进行浅略分析,井对其未来发展趋势进行探讨。     

城市电网负荷预测

电力负荷的预测是城市电力规划设计的基础工作,也是整个在电力系统规划设计的基础工作.电力负荷预测的准确性直接影响到城市电力网和整个电力系统的技术经济指标.电力负荷预测的准确程度,对电力系统和电力网的建设是否合理有着很大的影响,是优化建设投资的重要前提.     

常用分类器的优缺点

数据挖掘是20世纪末刚刚兴起的数据智能分析技术,由于其所具有的广泛的应用前景而备受关注.数据挖掘提供了关联、分类、预测和聚类等功能,而分类是应用比较广泛的一种功能.     

中长期负荷预测对电力系统的重要性

我们可以从天气、电力系统等已经获悉的经济社会情况下,对有关数据进行分析研究,探寻和预测电力系统的负荷情况以及电力系统的内在发展规律,这就是电力系统的负荷预测.这对于电力部门和相关部门而言,是一项非常基础以及基本的工作,其关键性是不言而喻了.     

浅析“基于XML的Web数据挖掘”在电子商务中的应用

Web数据挖掘是数据挖掘应用于Internet上资源进行挖掘的一个新兴领域。本文通过简述了Web数据挖掘和XML的理论基础,集中分析了基于XML的Web数据挖掘,并最后论述了在电子商务中的应用。     

基于相空间重构与支持向量机的电力负荷预测

近年来让人们对电力负荷预测的研究越来越显示出它对电力系统具有非常重要的意义,本文结合了电力负荷的混沌特性,对电力数据进行了相空间重构,提出了基于相空间重构和支持向量机回归的电力负荷预测方法,并结合实际应用取得了很好的效果。     

数据挖掘预测技术在CIQ2000中的应用

从数据挖掘预测功能的角度介绍了数据挖掘技术,并阐述了各种预测方法在CIQ2000中的应用。数据挖掘在对CIQ2000中的各项数据的发展趋势所做出的分析、判断和推测等方面具有重要的意义和广泛的应用前景。     

农村电网负荷预测方法的研究与改进

农村电力系统负荷预测在农村电网发展规划过程中是一项十分重要的基础性工作,是农村电力系统规划与运行的基础,是农村电力市场运作中的重要组成部分.电力负荷预测是电力系统安全调度、经济运行、优化规划和科学管理的基础与前提,预测的精度高低对国民经济各部门至关重要,因而对电力负荷预测方法的研究既有理论价值又有实际意义.     

城市配电网规划负荷预测探讨

电力负荷预测是电力系统规划的重要组成部分,也是电力系统经济运行的基础,其对电力系统规划和运行都极其重要,负荷预测的准确性直接影响着电网规划质量的优劣.本文分析了传统负荷预测方法在当前城市配电网规划中遇到的问题,提出了适合发展状况的空间负荷预测手段.     

基于网络数据挖掘技术的电子商务应用

数据挖掘定义为是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程.对数据挖掘的基本特点与流程和电子商务中web数据挖掘与数据源进行了分析,并对数据挖掘技术在电子商务领域的应用进行了研究探讨.     

数据挖掘在销售预测中的应用

数据挖掘技术在经济中的应用是信息决策、经济管理等领域的前沿研究方向之一。企业决策离不开销售预测,传统的预测系统已远远不能满足要求。针对传统预测系统存在的问题,详细探讨了应用数据挖掘技术的相关内容,并设计了面向销售预测的数据挖掘一般结构框架。     

数据挖掘技术及其应用分析

数据挖掘是一门新兴的数据处理技术,是当前一个热门的研究领域。数据挖掘中应用的技术包括经典的统计、聚类,也包括最新发展起来的决策树、神经网络和关联规则等一些较新的方法。简要介绍了数据挖掘的概念和过程,论述了数据挖掘的主要方法,最后对数据挖掘的应用作了简要介绍。     

数据挖掘在教务管理中的应用

数据挖掘是一门涉及到数理统计、人工智能、知识工程等多学科、多领域的新兴交叉学科。教学管理人员采用数据挖掘技术对教务管理信息系统中的数据进行深入的分析,以此来制定相关措施,可以更有效发挥学校各类资源的作用,不断提高学校的教学质量和教学效果。本文将对数据挖掘在教务管理中的具体应用加以归纳和总结。     

关于数据挖掘应用软件开发中的发展趋势的探索研究

数据、数据挖掘的任务和数据挖掘的方法的多样性对数据挖掘提出了许多挑战性的研究问题.有效的数据挖掘方法、系统和服务的开发,交互的和集成的数据挖掘环境的构建是关键的研究领域.使用数据挖掘技术可以有效地解决大型或者复杂的应用问题是数据挖掘研究人员、数据挖掘系统和应用的开发人员面临的重要任务.     

数据挖掘技术在商业领域的应用与研究

数据挖掘作为一种系统地检查和理解大量数据的工具,能有效地帮助商业企业从不断积累与更新的数据中提取有价值的信息。因此,数据挖掘被引入到商业市场研究领域,并日益受到重视。本文从数据挖掘技术入手,分析了数据挖掘在商业活动中的应用。提出了数据挖掘的典型统计分析方法与常用的技术,并指出其在商业领域中的典型应用。     

数据挖掘技术在电子商务领域中的应用

数据挖掘(Data Mining,DM)是一个使用统计学原理和人工智能等算法进行知识发现的过程,目前在商业领域的应用刚刚起步.电子商务网站的顾客在WEB上的行为都会产生大量数据信息,不仅包括本次交易信息而且还有利用搜索引擎以及在站点内进行浏览的相关数据,这些数据中包含了对市场分析及预测非常有益的潜在信息.在日益激烈的电子商务竞争中,任何与消费者行为有关的信息对商家来说都是非常宝贵的,但是这些数据资源中所蕴涵的大量有益信息至今却未能得到充分地挖掘和利用.如何对电子商务信息进行有效的组织利用,如何了解到顾客尽可能多的爱好和价值取向,以优化网站设计,为用户提供个性化服务,成为电子商务发展迫切要解决的问题.本文主要阐述数据挖掘的一般技术,着重探讨了数据挖掘技术在电子商务领域中的应用.     

数据挖掘中的统计方法及其应用研究

随着我国科学技术的迅速发展,数据挖掘技术也得到了很大的提高,数据挖掘技术中最基本的方法便是统计方法,而随着统计技术的提高也产生了许多新兴数据挖掘技术。因此,为了给数据挖掘研究者提供有价值的建议与实际研究经验,推动数据挖掘技术的进一步发展,进行数据挖掘中统计技术应用深入研究十分必要。本文介绍了数据研究的意义以及现状,并且对数据挖掘中涉及的几种典型统计方法与技术及其实际应用进行了着重分析研究。     

WEB2.0时代网络隐私保护的数据挖掘方法研究

近年来隐私保护的数据挖掘是数据研究的热点问题之一,并且在此领域取得了丰硕的研究成果.近几年,随着计算机技术的进一步发展,“Web2.0”的概念应运而生,互联网应用以及技术越来越多地被应用到各个领域.目前被广泛应用的移动通信技术、定位技术等等,以及物联网、位置服务、社交网络的出现,更多的涉及到了个人隐私信息,这种情况下,通过数据挖掘工具对数据进行分析很容易攫取个人隐私.针对这种情况,对隐私保护数据挖掘方法进行深入分析对于我国以及全球的互联网安全具有重要的现实意义.     

数据挖掘及其在人员优化配备中的应用

数据挖掘是一种新兴的信息处理技术,在信息的利用和提取中发挥着日益重要的作用。数据挖掘分为确定业务对象、数据准备、数据转换三步。在应用中具体实施步骤为数据整理、模型搜索、结果分析。