基于数据仓库和数据挖掘的电力调度辅助决策
| 中文摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-10页 |
| ·问题的提出 | 第6页 |
| ·数据仓库技术在国内外电力调度中的研究现状 | 第6-7页 |
| ·电力调度自动化系统的发展现状及问题 | 第7-8页 |
| ·本文主要工作 | 第8-10页 |
| 第二章 电力调度数据仓库设计 | 第10-15页 |
| ·数据仓库概念 | 第10-11页 |
| ·电力调度数据仓库的开发策略 | 第11页 |
| ·电力调度数据仓库的基本体系结构 | 第11-12页 |
| ·数据仓库的多维建模技术 | 第12-14页 |
| ·数据仓库中的元数据 | 第14-15页 |
| 第三章 电力调度OLAP结构和应用 | 第15-24页 |
| ·联机分析处理技术 | 第15页 |
| ·电力调度OLAP服务器和客户端 | 第15-16页 |
| ·数据提取和加载 | 第16-19页 |
| ·数据转换的过程 | 第16-18页 |
| ·创建OLAP电力负荷分析系统的DTS包 | 第18-19页 |
| ·电力负荷的多维分析 | 第19-21页 |
| ·创建维 | 第19页 |
| ·设计和创建聚合体 | 第19-20页 |
| ·存储多维数据集 | 第20-21页 |
| ·用Excel2000分析多维数据集 | 第21-24页 |
| 第四章 用改进ID3算法进行数据挖掘 | 第24-35页 |
| ·数据挖掘的基本知识 | 第24-25页 |
| ·决策树 | 第25-26页 |
| ·ID3算法 | 第26-29页 |
| ·ID3算法的基本思想 | 第26-27页 |
| ·ID3的基本原理 | 第27页 |
| ·主算法 | 第27-28页 |
| ·建树算法 | 第28页 |
| ·ID3多分类的简单讨论 | 第28-29页 |
| ·ID3算法的优劣 | 第29页 |
| ·决策树的简化 | 第29-31页 |
| ·控制树的大小 | 第30-31页 |
| ·决策树的优劣 | 第31-32页 |
| ·基于ID3的优化算法 | 第32-35页 |
| ·两次信息增益的优化算法 | 第32-33页 |
| ·属性-值对优化算法 | 第33-34页 |
| ·属性-值对的两次信息增益优化算法 | 第34-35页 |
| 第五章 改进ID3算法用于负荷分析和预测 | 第35-49页 |
| ·短期负荷预测的意义 | 第35页 |
| ·负荷预测的部分研究方法及其缺陷 | 第35-38页 |
| ·基于改进决策树模型的负荷预测 | 第38-49页 |
| ·数据源 | 第38-39页 |
| ·数据离散化 | 第39-45页 |
| ·用直方图对负荷变化率离散化 | 第39页 |
| ·聚类分析与信息熵结合对气象信息离散化 | 第39-42页 |
| ·气象信息离散化的实现 | 第42-45页 |
| ·预测模型训练 | 第45-47页 |
| ·预测结果分析 | 第47-49页 |
| 第六章 结论 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第54页 |
