电量分析系统中数据挖掘技术的研究与应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·问题的提出 | 第10页 |
| ·选题的背景与意义 | 第10-12页 |
| ·数据仓库的概念 | 第12页 |
| ·OLAP多维数据分析 | 第12页 |
| ·负荷预测的概念 | 第12-13页 |
| ·论文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 数据挖掘技术相关理论 | 第15-38页 |
| ·数据仓库概论 | 第15-21页 |
| ·数据仓库概念 | 第15页 |
| ·数据仓库的特点 | 第15-16页 |
| ·数据仓库的基本结构 | 第16-17页 |
| ·数据仓库的关键技术 | 第17-19页 |
| ·数据仓库的设计步骤 | 第19-20页 |
| ·构建数据仓库 | 第20-21页 |
| ·联机分析(OLAP) | 第21-26页 |
| ·联机分析处理的技术特点 | 第22-23页 |
| ·OLAP的主要功能 | 第23-24页 |
| ·OLAP的存储结构 | 第24-26页 |
| ·数据挖掘的概念和算法 | 第26-31页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第26页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第26-29页 |
| ·数据挖掘常用算法 | 第29-31页 |
| ·决策支持系统 | 第31-32页 |
| ·人工神经网络的相关概念 | 第32-37页 |
| ·人工神经网络概念 | 第32-34页 |
| ·人工神经网络的基本原理和结构 | 第34-36页 |
| ·人工神经网络的特性 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 电量分析系统的分析与设计 | 第38-60页 |
| ·系统需求分析 | 第38-44页 |
| ·供售电量分析 | 第38-40页 |
| ·电量日负荷预测 | 第40-41页 |
| ·系统的开发环境 | 第41-44页 |
| ·电量分析系统设计 | 第44-48页 |
| ·系统设计原则 | 第45页 |
| ·系统总体结构设计 | 第45-47页 |
| ·系统功能设计 | 第47-48页 |
| ·数据仓库设计方案 | 第48-51页 |
| ·日负荷预测算法设计 | 第51-59页 |
| ·传统预测方法 | 第51-52页 |
| ·现代负荷预测方法 | 第52-53页 |
| ·BP神经网络的基本理论 | 第53-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第4章 电量分析系统的实现 | 第60-85页 |
| ·系统数据仓库的实现 | 第60-62页 |
| ·多维立方体的创建 | 第62-71页 |
| ·多维立方体设计与实现 | 第63-68页 |
| ·MDX应用 | 第68-71页 |
| ·系统OLAP的实现 | 第71-75页 |
| ·电力负荷预测模块的实现 | 第75-83页 |
| ·样本数据的处理 | 第77-79页 |
| ·负荷预测流程 | 第79页 |
| ·BP神经网络的实现 | 第79-83页 |
| ·本章小结 | 第83-85页 |
| 结论 | 第85-87页 |
| 参考文献 | 第87-90页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第90-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 个人简历 | 第92-93页 |
| 附录1 | 第93-99页 |
| 附录2 | 第99-110页 |
