[发明专利]一种关联分析系统在审
申请号: | 201811551981.3 | 申请日: | 2018-12-18 |
公开(公告)号: | CN111339155A | 公开(公告)日: | 2020-06-26 |
发明(设计)人: | 田世明;曹硕;卜凡鹏;李德智;田英杰;苏运;石坤;龚桃荣;韩凝辉;董明宇;潘明明;陈宋宋;王李果 | 申请(专利权)人: | 中国电力科学研究院有限公司;国网上海市电力公司;国家电网有限公司 |
主分类号: | G06F16/2458 | 分类号: | G06F16/2458;G06F16/35;G06Q10/06;G06Q50/06 |
代理公司: | 北京安博达知识产权代理有限公司 11271 | 代理人: | 徐国文 |
地址: | 100192 北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 关联 分析 系统 | ||
1.一种关联分析系统,包括数据获取和分类模块、数值型事务处理模块、非数值型事务处理模块、概化数据处理模块和评估输出模块,数据获取和分类模块判断事务中是否含有非数值型数据,将数据分为数值型数据集与非数值型数据集,并分别将对应的数据发送给数值型事务处理模块和非数值型事务处理模块,非数值型事务处理模块将数据利用K-means方法对非数值型事务集进行聚类分析,并将聚类分析结果发送给概化数据处理模块,数值型事务处理模块和概化数据处理模块对数据进行处理后将处理结果发送给评估输出模块进行结果输出。
2.如权利要求1所述的关联分析系统,所述数据获取和分类模块:获取影响因素数据与负荷数据,计算影响因素数据与负荷数据的日平均值并按时间标签对影响因素数据与负荷数据进行匹配,组成事务,按影响因素是否为数值型数据,将数据分为数值型事务集与非数值型事务集。
3.如权利要求1所述的关联分析系统,所述数值型事务处理模块:利用基于熵权法的灰色关联分析方法,计算数值型事务集中影响因素对负荷数据的灰色关联度,同时设置关联度阈值,获取关联度大于阈值的数值型影响因素。
4.如权利要求1所述的关联分析系统,所述非数值型事务处理模块:利用K-means方法对非数值型事务集进行聚类分析,并将聚类分析结果发送给概化数据处理模块进行概化处理。
5.如权利要求1所述的关联分析系统,所述概化数据处理模块:基于FP-Growth算法对概化后的数据进行关联规则挖掘,筛选后项为负荷类型的关联规则,并对挖掘出的关联规则进行解读,得出各影响因素与负荷数据的关联关系,获取与负荷关系密切的非数值型影响因素。
6.如权利要求1所述的关联分析系统,所述评估输出模块:基于数值型事务处理模块的输出结果与非数值型事务处理模块的输出结果,输出与负荷数据关系密切的影响因素。
7.如权利要求2所述的关联分析系统,所述数据获取和分类模块中所述影响因素数据包括:平均温度、最高温度、最低温度、降水量、湿度、气压、风速、负荷数据、风向、节假日信息、节气信息。
8.如权利要求2所述的关联分析系统,所述数值型事务集包括平均温度、最高温度、最低温度、降水量、湿度、气压、风速、负荷数据,非数值型事务集包括风向、节假日信息、节气信息。
9.如权利要求4所述的关联分析系统,所述非数值型事务处理模块采用不同符号表示各聚类类别,达到概化目的,以适应关联规则挖掘算法。
10.如权利要求5所述的关联分析系统,所述概化数据处理模块进一步包括:输入数据集,并确定分类支持度阈值、支持度阈值、置信度阈值3个参数;判断分类支持度阈值与小于支持度阈值的低频数据是否为影响因素,将数据集分为一般组、影响因素低频组、目标因素低频组三类,若计数大于分类支持度阈值,则将事务归进一般组,若计数小于分类支持度阈值且该类别为影响因素,则归进影响因素低频组,若计数小于分类支持度阈值且该类别为目标因素,则归进目标因素低频组;
对于一般组,提取全部事务,采用FP-Growth算法挖掘并输出大于支持度、置信度阈值的关联规则;
对于影响因素低频组,提取该组中的低频影响因素数据与负荷数据构成新事务组,以n(A)、n(AB)、n(all)分别表示新事务组中事务A、事务AB和所有事物发生的次数,令n(A)=n(all),则支持度sup=n(AB)/n(all)=n(AB)/n(A)=置信度,故计算各类支持度,大于支持度阈值的,输出{该低频因素=该类目标因素}的关联规则;
对于目标因素低频组,提取含该类目标因素的事务,该事务发生的次数记为n(B),令n(B)=n(all),n(AB)=n(A),则置信度con=n(AB)/n(A)=1,故计算各类支持度,大于支持度阈值的,输出{该类因素=该低频目标因素}的关联规则。
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