济钢煤气计量数据挖掘系统
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 课题研究的目的 | 第9-10页 |
| 1.3 课题研究的流程 | 第10-12页 |
| 第二章 知识发现与数据挖掘 | 第12-32页 |
| 2.1知识发现(KDD)概述 | 第12-14页 |
| 2.2 知识发现(KDD)过程 | 第14-16页 |
| 2.3 数据挖掘概述 | 第16-32页 |
| 2.3.1 数据挖掘技术的现状 | 第17-18页 |
| 2.3.2 数据挖掘常用技术 | 第18-21页 |
| 2.3.3 数据挖掘的质量保证 | 第21-26页 |
| 2.3.4 数据挖掘技术的典型应用 | 第26-28页 |
| 2.3.5 数据挖掘的发展方向及应用热点 | 第28-32页 |
| 第三章 构建煤气专题数据集市 | 第32-48页 |
| 3.1 数据仓库与数据集市 | 第32-34页 |
| 3.2 数据源 | 第34-35页 |
| 3.3 数据集成 | 第35-36页 |
| 3.4 数据分析与展示 | 第36-37页 |
| 3.4.1 描述式数据分析与展示 | 第36-37页 |
| 3.4.2 预测式数据分析与展示 | 第37页 |
| 3.5 煤气计量数据的收集 | 第37-41页 |
| 3.6 建立煤气专题数据集市 | 第41-48页 |
| 3.6.1 基本概念 | 第41-42页 |
| 3.6.2 数据模型 | 第42-43页 |
| 3.6.3 煤气消耗事实表的维度建模 | 第43-44页 |
| 3.6.4 煤气仪表运行事实表的维度建模 | 第44-46页 |
| 3.6.5 建立煤气数据挖掘集市 | 第46-48页 |
| 第四章 煤气计量数据挖掘算法的研究 | 第48-62页 |
| 4.1 数据挖掘工具的选择 | 第48-50页 |
| 4.1.1 SPSS数据挖掘工具 | 第48页 |
| 4.1.2 SAS数据挖掘工具 | 第48-49页 |
| 4.1.3 DBMiner | 第49页 |
| 4.1.4 本文选择的数据挖掘工具 | 第49-50页 |
| 4.2 χ~2依赖性检验 | 第50-51页 |
| 4.3 聚类算法 | 第51-53页 |
| 4.3.1 聚类算法的基本原理 | 第51-52页 |
| 4.3.2 k-means算法 | 第52-53页 |
| 4.4 关联规则 | 第53-58页 |
| 4.4.1 关联规则的基本原理 | 第53-55页 |
| 4.4.2 Apriori算法 | 第55-58页 |
| 4.5 回归分析 | 第58-62页 |
| 第五章 济钢煤气计量数据挖掘系统 | 第62-75页 |
| 5.1 系统实施软硬件环境 | 第62-63页 |
| 5.2 系统设计框架图 | 第63-64页 |
| 5.3 系统功能模块介绍 | 第64-72页 |
| 5.3.1 数据收集与预处理模块 | 第64-66页 |
| 5.3.2 仪表计量值分析与置信度估计模块 | 第66-67页 |
| 5.3.3 煤气系统间接消耗分析模块 | 第67-68页 |
| 5.3.4煤气系统平衡预测及仿真模块 | 第68-69页 |
| 5.3.5 煤气系统平衡影响要因分析模块 | 第69-71页 |
| 5.3.6 煤气系统优化及经济效益估算模块 | 第71-72页 |
| 5.4 数据挖掘结果展示与评价 | 第72-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
