时序数据挖掘在电站设备监测中的应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·本文主要研究内容 | 第10-11页 |
| ·论文组织结构布局 | 第11页 |
| ·本章小结 | 第11-12页 |
| 2 相关技术与理论的研究工作 | 第12-26页 |
| ·数据仓库概述 | 第12-21页 |
| ·数据仓库概念 | 第12-13页 |
| ·数据仓库的特点分析 | 第13-14页 |
| ·数据仓库的体系结构 | 第14-16页 |
| ·数据仓库中数据的层次结构 | 第16-17页 |
| ·数据仓库的开发特点 | 第17-18页 |
| ·实现数据仓库的策略方式 | 第18-20页 |
| ·创建数据仓库的步骤 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘技术概述 | 第21-23页 |
| ·数据挖掘的概念及其与数据仓库的关系 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘的主要功能 | 第22-23页 |
| ·进行数据挖掘的步骤 | 第23页 |
| ·数据挖掘算法概述 | 第23-25页 |
| ·常用数据挖掘算法 | 第23-25页 |
| ·选择挖掘算法的关键 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3 电站设备数据仓库概述 | 第26-37页 |
| ·数据仓库在电站决策过程中的重要性 | 第27-28页 |
| ·理解电站设备数据仓库 | 第28-36页 |
| ·明确电站设备数据仓库的主题 | 第28页 |
| ·采用星型模型创建数据仓库的原因 | 第28-29页 |
| ·数据仓库建模 | 第29-30页 |
| ·ETL技术应用 | 第30-34页 |
| ·电站数据仓库EIDW的数据表以及表结构 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 4 基于混合模型的时序数据挖掘 | 第37-44页 |
| ·时序数据挖掘算法概述 | 第37-40页 |
| ·什么是时序数据 | 第37页 |
| ·初识时序算法 | 第37-38页 |
| ·时间序列的组合模型 | 第38-39页 |
| ·时序算法的基本原理 | 第39-40页 |
| ·理解时序算法 | 第40-41页 |
| ·时序数据挖掘所要解决的问题 | 第40页 |
| ·时序挖掘的重要功能交叉预测 | 第40-41页 |
| ·ART算法与ARIMA算法的互补性 | 第41页 |
| ·时序数据挖掘算法的混合模型 | 第41-43页 |
| ·混合模型的优势 | 第41-42页 |
| ·混合模型数据预测流程 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 5 时序数据挖掘算法在电站设备中的应用 | 第44-53页 |
| ·时序挖掘的概念 | 第44页 |
| ·时序规则算法基本原理 | 第44页 |
| ·时序规则的分类 | 第44-45页 |
| ·时序规则算法相关术语和概念 | 第45-46页 |
| ·创建时序算法混合模型 | 第46-49页 |
| ·凝汽器真空度诊断 | 第49-52页 |
| ·凝汽器中真空形成的主要原因 | 第49页 |
| ·凝汽器中真空形成和维持必须具备的条件 | 第49页 |
| ·凝汽器真空度下降的严重后果 | 第49-50页 |
| ·凝汽器真空度下降的原因和处理 | 第50页 |
| ·实际试验所得结论 | 第50-52页 |
| ·本章总结 | 第52-53页 |
| 6 总结 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
