本文關(guān)鍵詞：基于決策樹算法的磨煤機預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 決策樹 C4.5 信息增益率 預(yù)警系統(tǒng) 磨煤機

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和人工智能的不斷發(fā)展,我國電力行業(yè)的競爭也日益激烈。磨煤機作為火電廠設(shè)備管理系統(tǒng)的重要輔助設(shè)備之一,在提高火電廠自身的核心競爭力中占有重要地位。目前我國對電力設(shè)備的檢修預(yù)警策略主要采用以時間為單位的定期維修預(yù)警,但是存在著“維修不足”和“維修過�！钡娜毕荨榱私档腿藶橐蛩氐挠绊�,更加科學(xué)有效的進行設(shè)備檢修,本文分析了決策樹算法在預(yù)警系統(tǒng)中應(yīng)用的可行性,以及研究了磨煤機數(shù)據(jù)的特點之后,設(shè)計并實現(xiàn)一套以提高磨煤機預(yù)警質(zhì)量為目標的基于決策樹算法的磨煤機預(yù)警系統(tǒng)。分類作為數(shù)據(jù)挖掘的重要組成部分,它根據(jù)已知的歷史數(shù)據(jù)建立分類器模型,進而使用該模型來預(yù)測同類型未知數(shù)據(jù)所屬的類別。其中C4.5算法在實施性、通用性、易構(gòu)性、高效率等方面優(yōu)于其他算法,成為眾多專家和學(xué)者學(xué)習和研究的對象。學(xué)者姚亞夫,邢留濤對C4.5算法處理連續(xù)屬性時,最佳分裂閾值的選取策略進行改進。根據(jù)Fayyard證明的邊界點原理,無論用于學(xué)習的數(shù)據(jù)集有多少個類別,不管類別的分布如何,連續(xù)屬性的最佳分割點總在邊界點處,選擇排序完成之后不同類別處的6個屬性值來計算信息增益率,減少計算數(shù)量來提高分類器的構(gòu)建時間。本文在此基礎(chǔ)上,結(jié)合磨煤機數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布的特點,根據(jù)3σ準則,以μ+2σ和μ-2σ為參考點,σ為距離,在(-3σ+μ,-σ+μ和(σ+ μ,3σ+μ)區(qū)間內(nèi)計算并尋找最大信息增益率的屬性值即為該屬性的最佳分裂閡值。通過實驗發(fā)現(xiàn)在保證了較好準確率的情況下,大大提高了決策樹分類器的構(gòu)建時間。本文以華能集團東方電廠1#磨煤機的數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,實現(xiàn)了C4.5算法以及改進的基于正態(tài)分布的C4.5算法的分類器的構(gòu)建過程：最后設(shè)計并實現(xiàn)一套完整的磨煤機預(yù)警系統(tǒng),將生成的分類器應(yīng)用該系統(tǒng)中,并且達到了預(yù)期的效果。
【關(guān)鍵詞】：決策樹 C4.5 信息增益率 預(yù)警系統(tǒng) 磨煤機
【學(xué)位授予單位】：遼寧大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM621
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 第1章 緒論11-19
• 1.1 研究背景和現(xiàn)狀11-14
• 1.1.1 研究背景12-13
• 1.1.2 研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2 問題的提出14-15
• 1.3 研究的目的和意義15-17
• 1.3.1 研究目的16
• 1.3.2 研究意義16-17
• 1.4 本文主要工作17-18
• 1.5 論文組織結(jié)構(gòu)18-19
• 第2章 相關(guān)理論概述19-31
• 2.1 決策樹概述19-21
• 2.1.1 決策樹基本算法19-20
• 2.1.2 信息熵20-21
• 2.2 ID3算法21-23
• 2.2.1 ID3算法基本思想21-22
• 2.2.2 ID3算法分類器的構(gòu)建過程22-23
• 2.3 C4.5算法23-24
• 2.3.1 C4.5算法基本思想23
• 2.3.2 C4.5算法分類器的構(gòu)建過程23-24
• 2.4 基于C4.5算法的一些改進24-25
• 2.5 統(tǒng)計學(xué)正態(tài)分布25-27
• 2.5.1 正態(tài)分布的定義26-27
• 2.5.2 正態(tài)分布的3 σ準則27
• 2.6 開發(fā)工具介紹27-30
• 2.6.1 SPSS統(tǒng)計分析工具27-28
• 2.6.2 Weka介紹28
• 2.6.3 Java介紹28-29
• 2.6.4 C#介紹29
• 2.6.5 MySQL數(shù)據(jù)庫29-30
• 2.7 本章小結(jié)30-31
• 第3章 基于正態(tài)分布的C4.5算法31-40
• 3.1 C4.5算法仍存在的問題及改進思路31-32
• 3.2 在C4.5算法中引入正態(tài)分布32-33
• 3.3 基于正態(tài)分布的C4.5算法33-35
• 3.4 試驗與分析35-39
• 3.4.1 實驗環(huán)境介紹35
• 3.4.2 數(shù)據(jù)集的介紹35-36
• 3.4.3 實驗結(jié)果與分析36-39
• 3.5 本章小結(jié)39-40
• 第4章 系統(tǒng)的設(shè)計40-50
• 4.1 磨煤機工作原理及其作用40-41
• 4.2 系統(tǒng)需求分析及系統(tǒng)目標41-43
• 4.2.1 系統(tǒng)需求分析41-42
• 4.2.2 系統(tǒng)目標42
• 4.2.3 系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)42-43
• 4.3 系統(tǒng)模塊設(shè)計43-49
• 4.3.1 數(shù)據(jù)庫模塊設(shè)計44-47
• 4.3.2 邏輯模塊設(shè)計47
• 4.3.3 UI模塊設(shè)計47-48
• 4.3.4 配置模塊設(shè)計48-49
• 4.3.5 日志模塊的設(shè)計49
• 4.4 本章小結(jié)49-50
• 第5章 系統(tǒng)的實現(xiàn)與測試50-63
• 5.1 公共模塊的實現(xiàn)50-51
• 5.1.1 數(shù)據(jù)庫操作類50-51
• 5.1.2 當前用戶對象類51
• 5.1.3 正則表達類51
• 5.2 UI模塊的實現(xiàn)51-53
• 5.2.1 管理界面實現(xiàn)52
• 5.2.2 設(shè)備監(jiān)控界面實現(xiàn)52-53
• 5.3 邏輯模塊的實現(xiàn)53-54
• 5.3.1 歷史數(shù)據(jù)處理54
• 5.3.2 實時數(shù)據(jù)處理54
• 5.4 日志模塊的實現(xiàn)54-56
• 5.5 軟件測試56-62
• 5.5.1 軟件測試方法56
• 5.5.2 軟件測試用例56-62
• 5.6 本章小結(jié)62-63
• 第6章 總結(jié)與展望63-65
• 6.1 總結(jié)63
• 6.2 展望63-65
• 致謝65-66
• 參考文獻66-68
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文以及參加科研情況68

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 張凡志;陶良福;過小玲;;設(shè)備故障預(yù)警及狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)在電廠的應(yīng)用[J];儀器儀表用戶;2015年01期

2 金玄玄;;集團發(fā)電設(shè)備故障預(yù)警系統(tǒng)在嘉興電廠的應(yīng)用[J];儀器儀表用戶;2015年01期

3 孫小林;金秀章;謝澤坤;曹丁元;;電廠輔機設(shè)備預(yù)警系統(tǒng)的研究與應(yīng)用[J];儀器儀表用戶;2014年04期

4 劉火軍;趙世柏;張恩忠;;發(fā)電廠輔助監(jiān)測及預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計及研究[J];工業(yè)技術(shù)創(chuàng)新;2014年02期

5 李新捷;;西門子為智能電網(wǎng)開發(fā)新的管理系統(tǒng)[J];中國電力;2014年03期

6 邱東;;大數(shù)據(jù)時代對統(tǒng)計學(xué)的挑戰(zhàn)[J];統(tǒng)計研究;2014年01期

7 張萬英;;讓電網(wǎng)更加智能 訪西門子基礎(chǔ)設(shè)施與城市業(yè)務(wù)領(lǐng)域智能電網(wǎng)集團能源自動化及西門子電力自動化有限公司總經(jīng)理馮鑫[J];電氣制造;2013年07期

8 張海燕;張濤;王榮;;基于服務(wù)科學(xué)理論的智能電網(wǎng)創(chuàng)新研究[J];價值工程;2012年20期

9 李小勝;陳珍珍;;如何正確應(yīng)用SPSS軟件做主成分分析[J];統(tǒng)計研究;2010年08期

10 喬增偉;孫衛(wèi)祥;;C4.5算法的兩點改進[J];江蘇工業(yè)學(xué)院學(xué)報;2008年04期

，

本文編號：1031412