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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子論文>電力論文網(wǎng)>基于關聯(lián)規(guī)則分析和神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)清洗策略

      基于關聯(lián)規(guī)則分析和神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)清洗策略

      2017-12-14 | rar | 0.99 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　針對變壓器設備大數(shù)據(jù)狀態(tài)評估過程中存在數(shù)據(jù)缺失以及異常數(shù)據(jù)等問題，提出了一種基于關聯(lián)規(guī)則分析和神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)清洗策略。首先通過關聯(lián)規(guī)則挖掘，建立了衡量狀態(tài)監(jiān)測量間關聯(lián)程度的數(shù)學模型，找出具有強關聯(lián)性的時間序列。然后利用基于密度的聚類算法檢測出序列中的缺失值以及異常點，提出了考慮序列關聯(lián)性的清洗流程和規(guī)則，有效區(qū)分可清洗的傳感器數(shù)據(jù)異常和設備狀態(tài)異常。針對可清洗的數(shù)據(jù)點，利用小波神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行缺失數(shù)據(jù)預測和錯誤數(shù)據(jù)修正，并動態(tài)修正小波神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)和組合預測，提高了網(wǎng)絡的清洗效率和準確率。以實際變壓器設備在線監(jiān)測數(shù)據(jù)為例進行測試，測試結果表明序列數(shù)據(jù)的關聯(lián)性分析和小波神經(jīng)網(wǎng)絡相結合，能夠有效提高變壓器在線監(jiān)測數(shù)據(jù)清洗的準確度。

      基于關聯(lián)規(guī)則分析和神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)清洗策略

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