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模糊关联规则挖掘在电力负荷预测中的应用 被引量:5

Application of Fuzzy Association Rule Mining on Electric Load Prediction
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摘要 提出了一种基于模糊关联规则挖掘的电力负荷预测新方法,采用模糊c-均值算法对连续型属性域上的历史数据进行分类并模糊化,应用文中提出的模糊关联规则挖掘算法挖掘出电力负荷量与其相关环境变量间潜在的有效模糊关联规则。利用这些规则进行匹配预测,得到电力负荷量模糊化的预测结果;最后将其反模糊化,得出预测值。给出了实验仿真结果,表明了该方法的有效性。 A new method of electric load prediction based on fuzzy association rule mining is presented in this paper. The continuous valued data is classed and mapped into fuzzy value by fuzzy c-means algorithm in this paper. According to the fuzzy associstion rules mining algorithm provided in this paper, the effective fuzzy association rules between the electric load attribute and its related conditional attributes can be mined. Those mined rules are used for prediction to get fuzzy value of electric load,and then transform fuzzy value to predictictive value.The simulation results show the validity of the method.
出处 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第15期138-140,162,共4页 Computer Engineering
关键词 电力负荷预测 模糊关联规则挖掘 模糊C-均值算法 Electric load prediction Fuzzy associstion rules minning Fuzzy c-means algorithm
  • 相关文献

参考文献3

  • 1HanJiawei MichelineKambe.数据挖掘概念与技术[M].北京:机械工业出版社,2001..
  • 2王玮,陈恩红,王煦法.连续数据的分割及关联规则发现[J].计算机工程,2000,26(9):17-18. 被引量:3
  • 3Agrawal R, lmielinski T, Swami A. Mining Association Rules Between Sets of Items in Large Database[C]. In Proc. of the ACM SIGMOD Conference on Management of Data, 1993:207-216.

二级参考文献1

  • 1Miller R J,SIGMOD, AZ, USA,1997年

共引文献150

同被引文献65

引证文献5

二级引证文献57

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