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基于数据挖掘的变压器故障诊断和预测研究

中文摘要第1-6页
ABSTRACT第6-12页
第一章 引言第12-20页
   ·选题背景及研究意义第12-13页
   ·变压器故障诊断研究现状第13-17页
   ·变压器故障预测研究现状第17-19页
   ·论文的主要研究工作第19-20页
第二章 变压器故障诊断系统数据集市的研究第20-27页
   ·数据仓库与数据挖掘技术在电力系统的应用现状第20-21页
   ·电力变压器的OLAP 数据仓库系统设计第21-23页
     ·总体结构第21页
     ·源数据第21页
     ·数据预处理第21-22页
     ·数据仓库数据模型第22-23页
   ·OLAP 分析第23-25页
     ·定义立方体第23页
     ·OLAP 的多维分析第23-25页
       ·卷取和钻取第23-24页
       ·OLAP 中的切片和切块第24-25页
   ·小结第25-27页
第三章 支持向量机和贝叶斯基础理论简介第27-36页
   ·支持向量机概述第27-32页
     ·支持向量机分类第27-30页
       ·线性分类问题第27-28页
       ·非线性分类问题第28-30页
     ·支持向量机多分类第30页
     ·支持向量机回归(SVR)第30-32页
   ·贝叶斯基础理论基本概念第32-35页
     ·贝叶斯网络第32页
     ·贝叶斯网络分类器简介第32-35页
       ·朴素贝叶斯分类器第33-34页
       ·半朴素贝叶斯分类器第34页
       ·增强的朴素贝叶斯分类器第34-35页
       ·贝叶斯网络增强的Naive Bayes 分类器第35页
   ·小结第35-36页
第四章 基于多模型的变压器故障组合诊断的研究第36-57页
   ·前言第36-37页
   ·基于多贝叶斯分类器的变压器故障组合诊断方法第37-56页
     ·四种贝叶斯网络分类器第37-41页
       ·训练样本集、属性变量、故障类的确定第37-39页
       ·NB 分类器的建立第39-40页
       ·SNB 分类器的建立第40页
       ·TAN 分类器的建立第40-41页
       ·BAN 分类器的建立第41页
     ·二次故障诊断SVM 模型的建立第41-48页
       ·基于SVM 的变压器故障组合诊断的求解步骤第43-44页
       ·实验对比第44-46页
       ·实例分析第46-48页
     ·基于选择性分类器的变压器故障诊断第48-56页
       ·训练样本集、属性变量、故障类的确定第48-49页
       ·基于选择性分类器的变压器故障诊断模型的建立第49-51页
       ·实验对比第51-52页
       ·实例分析第52-56页
   ·小结第56-57页
第五章 基于支持向量机的变压器故障组合预测第57-84页
   ·非等间隔灰色预测模型第57-68页
     ·灰色预测模型第58-62页
       ·GM(1,1)模型第58-61页
       ·灰色Verhulst 模型第61页
       ·精度检验第61-62页
     ·非等间隔灰色预测模型第62-65页
       ·非等间隔序列等间隔处理第62页
       ·强随机性序列的平滑处理第62-63页
       ·背景值地改造第63-64页
       ·改进GM(1,1)模型和改进Verhulst 模型第64-65页
     ·实例分析第65-68页
   ·三种新模型第68-70页
     ·线性模型第69页
     ·指数模型第69页
     ·乘幂模型第69-70页
   ·基于支持向量机的变压器故障组合预测第70-73页
     ·组合预测的思想以及用SVM 实现的可能性第70-71页
     ·基于SVM 回归的变压器故障组合预测模型第71页
     ·误差标准第71-72页
     ·核函数的选取第72页
     ·数据预处理第72页
     ·基于SVM 的变压器组合预测的求解步骤第72-73页
   ·预测实例分析第73-83页
     ·实例分析一第73-78页
     ·实例分析二第78-82页
     ·实例分析三第82-83页
   ·小结第83-84页
第六章 变压器故障诊断系统的开发实现第84-89页
   ·数据录入与数据仓库的生成第84页
   ·变压器状态数据仓库多维数据模型上的OLAP 分析第84-86页
   ·变压器油色谱预测模块第86-87页
   ·故障诊断模块第87-88页
   ·运行情况第88页
   ·小结第88-89页
第七章 结论第89-90页
参考文献第90-99页
致谢第99-100页
个人简历、在学期间参加的科研工作及学术论文发表第100-101页

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