基于关联分类技术的短期负荷数据缺损处理

• 作者: 孟祥萍 钱进
• 来源期刊: 电力系统及其自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷预测 缺损数据 关联分类 关联规则
• 年，卷（期）: 2006,（6）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 83-86
• 页数: 4页
• 分类号: TM715|TP311
• 字数: 2979字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8930.2006.06.018

摘要

为了找到负荷值与各种影响负荷预测精度因素之间的关系来进行缺损数据处理,提出一个基于关联分类技术的短期负荷数据缺损处理模型.该模型首先对负荷信息系统应用数据规约方法得到规约集,然后利用关联分类算法挖掘出隐含在其中的有趣的满足用户指定的最小支持度和最小信任度的强关联规则,最后通过规则匹配对含有缺损数据的记录进行修补,对有问题的数据判断异常.经仿真分析,应用这种新的数据缺损处理策略可以得到更加精确的预测结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟祥萍	长春工程学院电气工程系	83	832	15.0	23.0
2	钱进	江苏技术师范学院计算机科学与工程学院	18	209	8.0	14.0