本文關(guān)鍵詞：決策樹算法在工程質(zhì)量監(jiān)督?jīng)Q策支持系統(tǒng)中的應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：“質(zhì)量即生命,責(zé)任重泰山”,工程質(zhì)量一直都是工程建設(shè)過程中關(guān)注的焦點(diǎn),而對工程項目建設(shè)過程的質(zhì)量監(jiān)督是保證工程質(zhì)量的有效手段,傳統(tǒng)的工程質(zhì)量監(jiān)督主要面向業(yè)務(wù)設(shè)計,面向決策支持的工程質(zhì)量監(jiān)督非常少。多年的工程質(zhì)量監(jiān)督管理的作中保存了大量的工程質(zhì)量監(jiān)督數(shù)據(jù),如何有效利用海量的歷史數(shù)據(jù)分析現(xiàn)狀和預(yù)測未來,為監(jiān)管部門提供決策支持,已經(jīng)成為工程質(zhì)量監(jiān)督迫切需要解決的問題。本課題根據(jù)國內(nèi)外決策支持系統(tǒng)的現(xiàn)狀,結(jié)合貴州省工程質(zhì)量監(jiān)督的實際,采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和JAVA語言開發(fā)了一款針對工程質(zhì)量監(jiān)督管理的決策支持系統(tǒng)。本文通過閱讀大量文獻(xiàn)及技術(shù)文檔,以攔河壩工程質(zhì)量評定數(shù)據(jù)為分析對象,首先,對數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理,在預(yù)處理的過程中,采用了去空值、去除離群點(diǎn)及屬性規(guī)約的操作對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。其次,采用C4.5算法基于WEKA平臺對數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,對建模結(jié)果進(jìn)行分析,針對C4.5算法先建樹后剪枝會增加建模開銷的問題,提出了在決策樹創(chuàng)建過程中提前合并過擬合分支的改進(jìn)算法,解決了決策樹模型龐大和如何減少建模時間問題。通過實驗驗證,改進(jìn)后的算法在模型準(zhǔn)確率及模型精簡程度上有明顯的改善。最后通過對WEKA平臺的二次開發(fā)將改進(jìn)后的算法集成到了WEKA平臺中,以決策樹模型為依據(jù)總結(jié)出預(yù)測規(guī)則,將預(yù)測規(guī)則應(yīng)用到了“工程質(zhì)量監(jiān)督管理決策支持系統(tǒng)”中,為工程質(zhì)量監(jiān)管部門提供決策支持。本研究通過對工程質(zhì)量監(jiān)督數(shù)據(jù)的分析,為質(zhì)量監(jiān)管部門指明了工程項目中各個子工程的而重要程度,使監(jiān)管部門的監(jiān)管工作更加有針對性,對未來工程質(zhì)量的預(yù)測可以提前發(fā)現(xiàn)工程項目中潛在的問題,減少了工程事故的發(fā)生概率。
【關(guān)鍵詞】：工程質(zhì)量監(jiān)督 工程質(zhì)量評定 決策樹 C4.5算法 WEKA平臺 剪枝
【學(xué)位授予單位】：貴州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.13
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-7
• 第一章 緒論7-14
• 1.1 研究背景與問題概述7-8
• 1.1.1 項目背景7-8
• 1.1.2 問題概述8
• 1.2 研究的目的及意義8-9
• 1.2.1 研究的目的8-9
• 1.2.2 研究的意義9
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-12
• 1.3.1 決策支持系統(tǒng)9-10
• 1.3.2 工程質(zhì)量監(jiān)督10-11
• 1.3.3 決策樹11-12
• 1.4 研究的內(nèi)容和主要工作12
• 1.5 論文創(chuàng)新點(diǎn)12-13
• 1.6 論文結(jié)構(gòu)13-14
• 第二章 工程質(zhì)量監(jiān)督管理及決策支持系統(tǒng)及相關(guān)知識概述14-26
• 2.1 工程質(zhì)量監(jiān)督管理及決策支持系統(tǒng)簡介14-17
• 2.1.1 工程質(zhì)量監(jiān)督管理14-16
• 2.1.2 工程質(zhì)量監(jiān)督?jīng)Q策支持16-17
• 2.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)17-20
• 2.2.1 數(shù)據(jù)挖掘的概念17
• 2.2.2 數(shù)據(jù)挖掘的過程17-19
• 2.2.3 常用的數(shù)據(jù)挖掘方法19-20
• 2.2.4 數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用20
• 2.3 決策樹與C4.5 算法20-22
• 2.3.1 決策樹20-21
• 2.3.2 C4.5 算法21-22
• 2.4 WEKA數(shù)據(jù)挖掘平臺22-26
• 2.4.1 WEKA數(shù)據(jù)挖掘平臺的特點(diǎn)23-24
• 2.4.2 WEKA數(shù)據(jù)挖掘平臺數(shù)據(jù)集24
• 2.4.3 WEKA數(shù)據(jù)挖掘流程24-26
• 第三章 模型設(shè)計與實現(xiàn)26-38
• 3.1 數(shù)據(jù)挖掘需求26
• 3.2 數(shù)據(jù)抽取26-28
• 3.3 數(shù)據(jù)清洗28-32
• 3.4 數(shù)據(jù)建模32-36
• 3.5 規(guī)則生成36-38
• 第四章 優(yōu)化算法的設(shè)計及分析38-46
• 4.1 提出算法的不足38-40
• 4.2 提出改進(jìn)方案40-41
• 4.3 實驗分析41-46
• 4.3.1 實驗結(jié)果41-43
• 4.3.2 對比分析43-46
• 第五章 優(yōu)化算法的實現(xiàn)與應(yīng)用46-58
• 5.1 優(yōu)化算法在WEKA平臺中的實現(xiàn)46-55
• 5.1.1 WEKA平臺二次開發(fā)流程46-47
• 5.1.2 WEKA源碼分析47-50
• 5.1.3 WEKA源碼導(dǎo)入50-51
• 5.1.4 在WEKA中添加新算法51-52
• 5.1.5 優(yōu)化算法的實現(xiàn)52-55
• 5.2 優(yōu)化算法的應(yīng)用55-58
• 5.2.1 系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)55-56
• 5.2.2 工程質(zhì)量預(yù)測56-58
• 第六章 總結(jié)與展望58-59
• 致謝59-60
• 參考文獻(xiàn)60-63
• 附錄63-64
• 圖版64-66

  本文關(guān)鍵詞：決策樹算法在工程質(zhì)量監(jiān)督?jīng)Q策支持系統(tǒng)中的應(yīng)用研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：299667