【摘 要】
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电厂的历史数据库中存储了大量的数据,这些数据的背后隐藏了许多对提高电厂的生产效率、经济安全性有积极的指导意义的信息。本文用基于关联规则的数据挖掘技术进行数据开采,
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电厂的历史数据库中存储了大量的数据,这些数据的背后隐藏了许多对提高电厂的生产效率、经济安全性有积极的指导意义的信息。本文用基于关联规则的数据挖掘技术进行数据开采,以充分发挥大量历史数据对电力生产的指导作用。论文首先研究了布尔型关联规则挖掘的经典算法Apriori,并比较其与改进算法AprioriTid和AprioriHybrid在挖掘过程中时间开销上的差异。然后探讨了模糊关联规则算法Fuzzy_Apriori,并运用该算法从含有耗油量、马力、载重三个字段的汽车数据库提取关联规则。最后运用基于聚类的模糊关联规则算法对某电厂锅炉系统运行数据进行规则提取,开采出在某一负荷下烟气含氧量的目标值,该值与定量计算的烟气含氧量值相一致,从而验证了基于关联规则的数据挖掘技术应用于电厂运行优化的有效性。
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