本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘的輸電線路覆冰預(yù)測模型研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來部分地區(qū)頻繁的持續(xù)低溫、雨雪等天氣導(dǎo)致輸電線路覆冰現(xiàn)象的頻繁發(fā)生。覆冰災(zāi)害嚴重影響輸電線路的穩(wěn)定運行,造成巨大的危害。目前,覆冰監(jiān)測系統(tǒng)已經(jīng)相對成熟,而覆冰的預(yù)測與預(yù)警還沒有完善成熟的技術(shù)可應(yīng)用于實際中。所以,研究和建立輸電線路覆冰厚度預(yù)測模型和輸電線路覆冰等級預(yù)測模型,對預(yù)防和減小災(zāi)害損失有一定的理論意義和現(xiàn)實意義。首先,本文分析了覆冰機理,研究了溫度,濕度,風(fēng)速等環(huán)境因素對輸電線路覆冰的影響。第二,C4.5算法有形象直觀的決策樹和產(chǎn)生式規(guī)則,容易被理解和解釋,并有較高的準確率,可彌補模糊推理系統(tǒng)的準確率較低的缺點。而且C4.5算法又可以處理分類型屬性,正好符合模糊推理系統(tǒng)中的輸入值和輸出值均模糊化后可被看作分類型屬性的特點,并且模糊推理系統(tǒng)也解決了C4.5算法輸出屬性不能為數(shù)值型屬性的缺點。所以本文將C4.5算法與模糊推理系統(tǒng)結(jié)合形成新的推理算法,即C4.5-模糊推理算法,并基于此算法提出一種新的輸電線路覆冰預(yù)測模型:C4.5-模糊推理預(yù)測模型。本文對模型進行了驗證,并與基于模糊推理系統(tǒng)的預(yù)測模型作對比。實驗結(jié)果表明:預(yù)測覆冰厚度與實際覆冰厚度的絕對誤差小于2mm,且比基于模糊系統(tǒng)的預(yù)測模型的絕對誤差小,說明該模型具有可行性且預(yù)測精度較高;第三,提出劃分覆冰厚度等級的方法,設(shè)計了基于C4.5算法的輸電線路覆冰等級預(yù)測模型。對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,將覆冰厚度按一定范圍分成幾個等級,運用C4.5算法生成決策樹,最后生成規(guī)則形成覆冰等級預(yù)測模型。用十字交叉驗證方法驗證模型的性能,并與樸素貝葉斯(NB)和基于核估計技術(shù)的樸素貝葉斯(NBK)對比,由實驗結(jié)果可知該模型可靠且預(yù)測準確率較高,可用于輸電線路的覆冰等級預(yù)測。
【關(guān)鍵詞】：輸電線路覆冰 C4.5-模糊推理算法 覆冰厚度預(yù)測 C4.5算法 覆冰等級預(yù)測
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM752;TP311.13
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 覆冰機理12-16
• 1.3.1 覆冰產(chǎn)生的條件12
• 1.3.2 覆冰的種類12-15
• 1.3.3 影響覆冰的因素15-16
• 1.4 研究內(nèi)容及章節(jié)安排16-17
• 第二章 基于數(shù)據(jù)挖掘的輸電線路覆冰預(yù)測相關(guān)理論17-35
• 2.1 數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)理論17-23
• 2.1.1 數(shù)據(jù)挖掘的定義17
• 2.1.2 數(shù)據(jù)挖掘的過程17-18
• 2.1.3 數(shù)據(jù)挖掘的作用18-19
• 2.1.4 數(shù)據(jù)挖掘多種分析方法19-21
• 2.1.5 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用21
• 2.1.6 數(shù)據(jù)挖掘軟件21-23
• 2.2 模糊推理系統(tǒng)23-28
• 2.2.1 模糊推理系統(tǒng)的概念23
• 2.2.2 模糊推理系統(tǒng)的組成23-24
• 2.2.3 輸入輸出模糊化24-26
• 2.2.4 模糊規(guī)則庫26-27
• 2.2.5 模糊推理法27
• 2.2.6 去模糊化27-28
• 2.3 C4.5 算法28-30
• 2.3.1 決策樹算法28-29
• 2.3.2 C4.5 算法29-30
• 2.3.3 C4.5 算法的優(yōu)點和缺點30
• 2.4 C4.5-模糊推理系統(tǒng)30-32
• 2.4.1 C4.5 算法與模糊推理系統(tǒng)結(jié)合30-31
• 2.4.2 C4.5-模糊推理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)31-32
• 2.5 本章小結(jié)32-35
• 第三章 基于C4.5-模糊推理算法的輸電線路覆冰厚度預(yù)測35-51
• 3.1 數(shù)據(jù)來源及數(shù)據(jù)輸入與輸出變量的模糊化35-40
• 3.1.1 數(shù)據(jù)來源35-36
• 3.1.2 輸入輸出值的模糊化36-40
• 3.2 運用C4.5 算法生成模糊規(guī)則40-44
• 3.3 基于C4.5-模糊推理算法的覆冰預(yù)測模型44-46
• 3.4 模型驗證46-49
• 3.5 總結(jié)49-51
• 第四章 基于C4.5 算法的輸電線路覆冰等級預(yù)測模型51-59
• 4.1 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理51-53
• 4.2 決策樹構(gòu)成模型53-55
• 4.3 覆冰等級預(yù)測模型55
• 4.4 模型驗證及分析55-58
• 4.5 本章小結(jié)58-59
• 第五章 總結(jié)與展望59-61
• 5.1 總結(jié)59-60
• 5.2 展望60-61
• 參考文獻61-65
• 致謝65-66
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文66

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