【摘 要】
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提出通过信息熵构造判定树的数据挖掘算法对历史竞标样本进行分类的新思路.介绍了算法中如何处理高分枝属性、数值属性和缺失数据及剪枝等关键环节.一个考虑市场需求水平、机
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提出通过信息熵构造判定树的数据挖掘算法对历史竞标样本进行分类的新思路.介绍了算法中如何处理高分枝属性、数值属性和缺失数据及剪枝等关键环节.一个考虑市场需求水平、机组报价水平、机组容量等多因素的算例说明了该算法的实现过程并得到机组的负荷率与这些因素一些潜在的规则性知识,从而得到不同特征机组在市场中的竞标能力.这些知识对支持发电商决策和电力中介机构PX和ISO安排最优交易计划等方面有重要现实意义.
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