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大数据环境下用户用电行为分析的研究

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大数据环境下用户用电行为分析的研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-15页
  1.1 课题研究背景及意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-13页
  1.3 论文主要工作与章节安排第13-15页
    1.3.1 论文的主要工作第13-14页
    1.3.2 论文的章节安排第14-15页
第2章 用户用电负荷特性分析与特征约简第15-27页
  2.1 引言第15页
  2.2 数据来源第15页
  2.3 用户用电负荷特性分析第15-18页
    2.3.1 居民负荷特性分析第15-16页
    2.3.2 商业负荷特性分析第16-17页
    2.3.3 工业负荷特性分析第17-18页
  2.4 用户用电数据样本构建第18-19页
  2.5 数据样本特征约简第19-22页
    2.5.1 基于PCA的降维流程第19-20页
    2.5.2 基于自编码网络的降维流程第20-22页
  2.6 特征约简方法结果比较及分析第22-26页
    2.6.1 自编码网络误差分析第22-24页
    2.6.2 不同方法降维结果分析第24-26页
  2.7 本章小结第26-27页
第3章 基于US-ELM-Kmeans的电力用户用电行为相似性聚类第27-37页
  3.1 引言第27页
  3.2 聚类算法的比较与分析第27-28页
  3.3 基于极限学习机的Kmeans聚类算法第28-32页
    3.3.1 极限学习机原理分析第28-29页
    3.3.2 基于极限学习机的Kmeans聚类算法第29-32页
  3.4 基于US-ELM-Kmeans的电力用户用电行为相似性聚类第32-36页
  3.6 本章小结第36-37页
第4章 改进Apriori的电力用户用电行为关联分析第37-48页
  4.1 引言第37页
  4.2 Apriori关联规则算法第37-38页
    4.2.1 Apriori算法思想第37页
    4.2.2 Apriori算法流程第37-38页
  4.3 Apriori算法分析第38-40页
    4.3.1 基于hash的方法第39页
    4.3.2 基于分片的并行方法第39页
    4.3.3 基于采样的方法第39-40页
    4.3.4 基于压缩数据库事务集的方法第40页
  4.4 Apriori算法优化第40-44页
    4.4.1 优化后算法的实施步骤第40-42页
    4.4.2 优化后算法性能分析第42-44页
  4.5 基于改进Apriori的电力用户用电行为关联分析第44-47页
    4.5.1 用户用电影响因素分析第44页
    4.5.2 数据特征提取以及离散化处理第44-46页
    4.5.3 实验结果与分析第46-47页
  4.6 本章小结第47-48页
第5章 结论与展望第48-50页
  5.1 总结第48页
  5.2 未来展望第48-50页
参考文献第50-55页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第55-56页
致谢第56页

本篇论文共56页,点击这进入下载页面
 
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