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數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在DMA產(chǎn)銷差系統(tǒng)中的應(yīng)用

發(fā)布時間:2018-02-23 18:29

  本文關(guān)鍵詞: DMA 數(shù)據(jù)挖掘 回歸分析 聚類分析 統(tǒng)計分析 產(chǎn)銷差 出處:《福建師范大學(xué)》2016年碩士論文 論文類型:學(xué)位論文


【摘要】:水是生命之源,城市供水管網(wǎng)肩負(fù)著向城市的各個角落輸送自來水的重大使命,是一個城市的命脈所在。然而,隨著經(jīng)濟社會的高速發(fā)展,供水管網(wǎng)產(chǎn)銷差遠(yuǎn)未達(dá)到預(yù)期,一方面與人們的節(jié)水意識較差有關(guān),另一方面與供水管網(wǎng)存在漏損有關(guān)。同時,各種偷水、漏水現(xiàn)象的存在,不僅浪費了寶貴的水資源,也浪費了大量的人力物力財力資源。因此,降低管網(wǎng)產(chǎn)銷差是關(guān)系國計民生的大事,是供水行業(yè)急需迫切解決的問題。供水管網(wǎng)分區(qū)管理技術(shù)(DMA)技術(shù)已成為供水行業(yè)公認(rèn)有效的管網(wǎng)漏損控制手段,對控制管網(wǎng)漏損、降低供水產(chǎn)銷差具有重大意義。隨著DMA技術(shù)在國內(nèi)外各大城市的廣泛應(yīng)用,企業(yè)和自來水公司可以采集到大量的用戶用水?dāng)?shù)據(jù),基于大量的真實用水?dāng)?shù)據(jù),采用統(tǒng)計技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行處理和挖掘,從表面的用水?dāng)?shù)據(jù)挖掘背后的用水規(guī)律和行為,生成各類數(shù)據(jù)報表,推送給企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)層,提供輔助決策支持。本文以福州市部分小區(qū)獨立分區(qū)計量的用戶用水?dāng)?shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,采用最小流量分析,回歸分析、聚類分析等方法分析和挖掘各獨立分區(qū)計量區(qū)域的總表和戶表用水規(guī)律和行為,為解決產(chǎn)銷差問題中的用水量預(yù)測、夜間最小流量的精確計算等問題提供了新的視角,并根據(jù)研究成果運用編程方面的知識建立了DMA系統(tǒng)。本文的主要工作內(nèi)容及貢獻(xiàn)如下:(1)研究現(xiàn)狀和存在的問題的總結(jié)和分析介紹了課題的背景與研究意義,詳述了DMA技術(shù)的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀及存在問題,重點闡述了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的回歸分析,聚類分析方法。(2)夜間最小流量的精確計算針對傳統(tǒng)的最小夜間流量計算的誤差較大問題,調(diào)研相關(guān)的文獻(xiàn)研究,采用基于正態(tài)分布理論的夜間最小流量計算方法,較為準(zhǔn)確的求取夜間最小流量,能較好的輔助判斷分區(qū)計量小區(qū)管網(wǎng)的漏損情況。(3)用水量預(yù)測根據(jù)自來水公司對用水量預(yù)估的需要,分析歷史用水?dāng)?shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)用水量總體上的趨勢性變化,采用回歸模型進(jìn)行分析,建立預(yù)測模型,預(yù)測各小區(qū)的短期的用水量。(4)各區(qū)域用水行為的聚類分析與評估對各獨立分區(qū)計量小區(qū),從用水量,產(chǎn)銷差,夜間最小流量等維度進(jìn)行聚類分析,發(fā)現(xiàn)各小區(qū)用水的規(guī)律,并進(jìn)行客觀的用水評估。(5)DMA系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)針對分區(qū)計量的特點,設(shè)計和部署了DMA產(chǎn)銷差系統(tǒng),包括系統(tǒng)的架構(gòu),總體功能設(shè)計,數(shù)據(jù)庫設(shè)計,主要功能模塊的實現(xiàn)。
[Abstract]:Water is the source of life, urban water supply network shoulders the major mission of supplying tap water to every corner of the city, and is the lifeblood of a city. However, with the rapid development of economy and society, the difference in production and sale of water supply network is far from expected. On the one hand, it has something to do with people's poor consciousness of saving water, on the other hand, it is related to the leakage of water supply networks. At the same time, the existence of various water theft and leakage phenomena not only wastes valuable water resources, It also wastes a lot of human, material and financial resources. Therefore, reducing the gap between production and sales in pipe networks is a major event related to the national economy and the people's livelihood. It is an urgent problem to be solved urgently in the water supply industry. DMA-technology has become an effective and effective method to control the leakage of the water supply network, and it can control the leakage of the pipe network. With the wide application of DMA technology in domestic and foreign cities, enterprises and water companies can collect a large number of user water data, based on a large number of real water data. Using statistical technology and data mining technology to deal with and mining, from the surface of water data mining behind the law and behavior of water use, generate all kinds of data reports, push to the enterprise leadership, In this paper, based on the user water data measured in part of the district of Fuzhou as data source, minimum flow analysis, regression analysis, Clustering analysis and other methods are used to analyze and excavate the rule and behavior of water consumption in the main table and household table of the metering area in each independent area, which provides a new angle of view for solving the problems of water consumption prediction and accurate calculation of minimum flow rate at night in the problem of producing and marketing difference. According to the research results, a DMA system is established by using the knowledge of programming. The main contents and contributions of this paper are as follows: 1) the current research situation and existing problems are summarized and analyzed, and the background and significance of the research are introduced. In this paper, the present situation and existing problems of DMA technology at home and abroad are described in detail, and the regression analysis and clustering analysis method in data mining technology are emphasized. The accurate calculation of minimum nocturnal flow is aimed at the large error of traditional minimum nocturnal flow calculation. Based on the theory of normal distribution, the nocturnal minimum flow is calculated accurately. According to the need of water supply company to estimate water consumption, the historical water use data are analyzed, and the trend of water consumption is found. The regression model is used to analyze and establish the prediction model, and the cluster analysis and evaluation of the water use behavior of each district are analyzed and evaluated. The water consumption, production and marketing difference are analyzed and evaluated. By cluster analysis of minimum flow at night and other dimensions, the rule of water use in each district is found, and the design and implementation of DMA system based on the characteristics of zonal measurement are carried out, including the structure of the system. General function design, database design, main function module realization.
【學(xué)位授予單位】:福建師范大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:TU991.6;TP311.13

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