基于时间序列数据挖掘在电力物资系统中的应用研究

论文摘要

对电力物资系统的物资出库数据进行数据挖掘,有利于智能预测、快速数据统计,具有节省人力、财力的现实意义。由于时间粒度的不同,电力物资系统的物资出库数据在时间序列上存在不同的曲线规则。本文首先剔除某些次要数据和因自然灾害与重大工程建设数据,加工、分析不同时间序列的线性特点。然后提出一种线性回归模型,并引入检验该模型强度的方法,证明了该方法的有效性。通过调整数据权重与相似性分析系数来建立高强度模型,预测下一时间点的数据。最后设计流程并用程序实现了该流程,结果表明该方法适合电力物资系统的时间序列数据挖掘,达到自动预测的目的。

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摘要

ABSTRACT

主要符号对照表

1 绪论

1.1 本文的选题背景与研究现状

1.2 问题提出与选题意义

1.3 本文的研究目标和内容

1.4 本文的结构与创新点

1.4.1 本文创新点

1.4.2 本文结构

2 诊断检验统计量与回归模型

2.1 诊断检验统计量

2.2 回归模型

2.2.1 一元线性回归

2.2.2 一元线性回归的方差分析

2.3 本章小结

3 数据整理与模型建立

3.1 时间序列线性拟合算法

3.2 数据处理过程

3.2.1 电力物资系统的物资数据提取与整理

3.2.2 挖掘流程

3.3 具体挖掘过程

3.4 本章小结

4 电力物资系统时间序列挖掘程序

4.1 程序编写原则

4.2 算法与部分程序

4.3 本章小结

5 总结与展望

参考文献

致谢

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标签：时间序列论文; 统计量论文; 数据挖掘论文; 时间粒度论文; 回归模型论文;

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