本文關鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘的輸電線路覆冰預測模型研究，，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、雨雪等天氣導致輸電線路覆冰現(xiàn)象的頻繁發(fā)生。覆冰災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,而覆冰的預測與預警還沒有完善成熟的技術可應用于實際中。所以,研究和建立輸電線路覆冰厚度預測模型和輸電線路覆冰等級預測模型,對預防和減小災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測模型:C4.5-模糊推理預測模型。本文對模型進行了驗證,并與基于模糊推理系統(tǒng)的預測模型作對比。實驗結果表明:預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)的預測模型的絕對誤差小,說明該模型具有可行性且預測精度較高;第三,提出劃分覆冰厚度等級的方法,設計了基于C4.5算法的輸電線路覆冰等級預測模型。對數(shù)據(jù)進行預處理,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)和基于核估計技術的樸素貝葉斯(NBK)對比,由實驗結果可知該模型可靠且預測準確率較高,可用于輸電線路的覆冰等級預測。
【關鍵詞】：輸電線路覆冰 C4.5-模糊推理算法 覆冰厚度預測 C4.5算法 覆冰等級預測
【學位授予單位】：太原理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：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 國內外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 覆冰機理12-16
• 1.3.1 覆冰產生的條件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測相關理論17-35
• 2.1 數(shù)據(jù)挖掘相關理論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)結合30-31
• 2.4.2 C4.5-模糊推理系統(tǒng)結構31-32
• 2.5 本章小結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測模型44-46
• 3.4 模型驗證46-49
• 3.5 總結49-51
• 第四章 基于C4.5 算法的輸電線路覆冰等級預測模型51-59
• 4.1 數(shù)據(jù)來源及預處理51-53
• 4.2 決策樹構成模型53-55
• 4.3 覆冰等級預測模型55
• 4.4 模型驗證及分析55-58
• 4.5 本章小結58-59
• 第五章 總結與展望59-61
• 5.1 總結59-60
• 5.2 展望60-61
• 參考文獻61-65
• 致謝65-66
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文66

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