| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 课题背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.3 研究现状 | 第10-17页 |
| 1.3.1 供水管网DMA分区研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3.2 数据挖掘研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3.3 聚类算法的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.4 研究内容及路线 | 第17-19页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第18-19页 |
| 第2章 实验数据收集方法和原理 | 第19-36页 |
| 2.1 划分DMA分区 | 第19-21页 |
| 2.1.1 DMA分区原则及流程 | 第19-21页 |
| 2.1.2 DMA分区现场踏勘内容 | 第21页 |
| 2.2 采集DMA分区流量数据设备选取 | 第21-25页 |
| 2.2.1 流量计选型 | 第22-24页 |
| 2.2.2 水表选型 | 第24-25页 |
| 2.3 封闭实验 | 第25-26页 |
| 2.4 实验数据收集 | 第26页 |
| 2.5 用户用水量变化规律 | 第26-27页 |
| 2.6 数据聚类分析的基本方法 | 第27-36页 |
| 2.6.1 K-means算法 | 第28-30页 |
| 2.6.2 模糊C均值聚类 | 第30-32页 |
| 2.6.3 自组织特征映射网格SOM | 第32-36页 |
| 第3章 供水管网DMA分区流量数据预处理 | 第36-64页 |
| 3.1 供水管网DMA分区流量数据集成 | 第36-37页 |
| 3.1.1 DMA分区实体识别 | 第36-37页 |
| 3.1.2 DMA分区流量数据冗余属性的识别 | 第37页 |
| 3.2 供水管网DMA分区流量数据属性规约 | 第37-39页 |
| 3.3 供水管网DMA分区流量数据清洗 | 第39-60页 |
| 3.3.1 DMA分区流量异常数据检测方法 | 第39-40页 |
| 3.3.2 检测DMA分区流量数据异常值 | 第40-53页 |
| 3.3.3 DMA分区流量数据缺失值的处理方法 | 第53-55页 |
| 3.3.4 处理DMA分区流量数据异常值和缺失值 | 第55-60页 |
| 3.4 供水管网DMA分区流量数据变换 | 第60-62页 |
| 3.4.1 简单的函数变换 | 第60页 |
| 3.4.2 DMA分区流量数据规范化 | 第60-62页 |
| 3.5 本章小结 | 第62-64页 |
| 第4章 供水管网DMA分区数据聚类方法研究 | 第64-89页 |
| 4.1 基于DMA流量曲线距离和形状聚类 | 第64-66页 |
| 4.1.1 算法描述 | 第65页 |
| 4.1.2 算法过程 | 第65-66页 |
| 4.1.3 算法流程图 | 第66页 |
| 4.2 聚类过程中的数据相似性度量研究 | 第66-71页 |
| 4.2.1 距离标度变量 | 第67-68页 |
| 4.2.2 动态时间弯曲 | 第68页 |
| 4.2.3 符号化距离 | 第68-69页 |
| 4.2.4 基于流量曲线形状和距离聚类方法的形状相似性度量 | 第69-71页 |
| 4.3 确定DMA分区数据聚类数目 | 第71-74页 |
| 4.3.1 目标函数优化法 | 第71-73页 |
| 4.3.2 统计量法 | 第73-74页 |
| 4.4 聚类数目的确定 | 第74-75页 |
| 4.5 聚类方法的评价函数研究 | 第75-77页 |
| 4.5.1 统计量法 | 第75-76页 |
| 4.5.2 簇内和簇间聚类效果的评价 | 第76-77页 |
| 4.6 DMA分区实例数据聚类实验 | 第77-87页 |
| 4.6.1 比较不同时段数据的聚类结果 | 第77-78页 |
| 4.6.2 比较不同的聚类方法 | 第78-82页 |
| 4.6.3 根据夜间最小流量曲线聚类分析 | 第82-84页 |
| 4.6.4 时变化系数的探讨 | 第84-87页 |
| 4.7 本章小结 | 第87-89页 |
| 总结 | 第89-90页 |
| 参考文献 | 第90-94页 |
| 附件一 牛顿插值代码 | 第94-95页 |
| 附件二 K-means代码 | 第95-103页 |
| 附件三 确定γ值 | 第103-104页 |
| 附件四 KS聚类代码 | 第104-106页 |
| 附件五 FCM代码 | 第106-109页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第109-111页 |
| 致谢 | 第111页 |