| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 选题的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及前景 | 第10-12页 |
| 1.2.1 数据挖掘技术研究现状及前景 | 第10-11页 |
| 1.2.2 数据挖掘技术在电能质量分析中应用的研究现状及前景 | 第11-12页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第12-14页 |
| 第2章 数据挖掘介绍 | 第14-21页 |
| 2.1 数据挖掘 | 第14-15页 |
| 2.2 数据挖掘的基本任务 | 第15-16页 |
| 2.3 数据挖掘算法 | 第16-19页 |
| 2.3.1 决策树算法 | 第16页 |
| 2.3.2 时间序列算法 | 第16-17页 |
| 2.3.3 神经网络算法 | 第17-18页 |
| 2.3.4 贝叶斯算法 | 第18页 |
| 2.3.5 Apriori关联规则 | 第18-19页 |
| 2.3.6 算法比较 | 第19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-21页 |
| 第3章 稳态电能质量数据研究 | 第21-28页 |
| 3.1 稳态电能质量介绍 | 第21-25页 |
| 3.1.1 稳态日指标数据介绍 | 第21-23页 |
| 3.1.2 需求分析 | 第23-25页 |
| 3.2 数据准备 | 第25-27页 |
| 3.2.1 数据库介绍 | 第25页 |
| 3.2.2 数据需求 | 第25-27页 |
| 3.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第4章 电能质量指标预测模型设计与实现 | 第28-42页 |
| 4.1 数据库设计 | 第28-30页 |
| 4.2 预测模型设计 | 第30-33页 |
| 4.3 预测模型实现 | 第33-36页 |
| 4.4 预测结果分析 | 第36-37页 |
| 4.5 预测结果处理 | 第37-41页 |
| 4.5.1 预测结果查询 | 第37-39页 |
| 4.5.2 预测结果存储 | 第39页 |
| 4.5.3 定时更新预测功能的实现 | 第39-40页 |
| 4.5.4 前台展示 | 第40-41页 |
| 4.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 电能质量指标预警的设计与实现 | 第42-54页 |
| 5.1 数据库设计 | 第42-43页 |
| 5.2 预警算法设计 | 第43-47页 |
| 5.3 预警实现 | 第47-48页 |
| 5.4 结果展示与分析 | 第48-52页 |
| 5.4.1 预警信息查询 | 第49页 |
| 5.4.2 预警管理 | 第49-52页 |
| 5.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 第6章 结论与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 本文总结 | 第54-55页 |
| 6.2 后续工作 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其他成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |