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数据挖掘在电力负荷预测中的应用
被引:17
作者
:
郑刚
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
广东省电力调度中心
广东省电力调度中心
郑刚
[
1
]
岑汉彬
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
广东省电网集团佛山三水供电局
广东省电力调度中心
岑汉彬
[
2
]
机构
:
[1]
广东省电力调度中心
[2]
广东省电网集团佛山三水供电局
来源
:
水利电力机械
|
2006年
/ 01期
关键词
:
电力系统;
负荷预测;
数据挖掘;
决策树;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TM714 [负荷分析];
学科分类号
:
080802
[电力系统及其自动化]
;
摘要
:
从寻求准确预测电力系统负荷的目的出发,提出了利用数据挖掘方法将电力系统大量的历史负荷数据按照相应影响因素进行分类,建立负荷预测的决策树,该方法克服了其他线性预测方法带来人为误差的缺陷。着重介绍了生成决策树的C4.5算法,该算法利用样本数据的熵值进行分类;完整阐述了基于决策树技术的负荷预测技术,包括样本数据的预处理、数据离散化和决策树的生成和剪枝;最后通过具体的算例验证了上述方法的可行性。
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页数:4
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共 2 条
[1]
商业智能的技术与实践
[J].
吴斌
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
北京邮电大学计算机科学与技术学院博士
吴斌
.
中国计算机用户,
2004,
(02)
:46
-47
[2]
数据挖掘.[M].(美)迈克尔·J.A.贝里(MichaelJ.A.Berry);(美)戈登·S.利诺夫(GordonS.Linoff)著;袁卫等译;.中国财政经济出版社.2004,
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共 2 条
[1]
商业智能的技术与实践
[J].
吴斌
论文数:
0
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0
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0
机构:
北京邮电大学计算机科学与技术学院博士
吴斌
.
中国计算机用户,
2004,
(02)
:46
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[2]
数据挖掘.[M].(美)迈克尔·J.A.贝里(MichaelJ.A.Berry);(美)戈登·S.利诺夫(GordonS.Linoff)著;袁卫等译;.中国财政经济出版社.2004,
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