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第1章 引言1

1.1 研究背景1

1.1.1 行业背景1

1.1.2 学术背景2

1.1.3 研究意义4

1.1.4 选题背景7

1.2 数据挖掘与软计算综述9

1.2.1 数据挖掘简介9

1.2.2 软计算简介11

1.2.3 软计算在数据挖掘中的应用14

1.2.4 结论19

1.3 数据挖掘在电力行业中的研究现状21

1.3.1 数据挖掘在电力行业中的应用21

1.3.2 结论25

1.4 本书结构与安排26

1.4.1 本书内容26

1.4.2 技术路线28

1.4.3 研究方法29

1.5 本书主要创新30

第2章 时序数据约简建模与应用32

2.1 相关工作33

2.2 多边形逼近约简34

2.2.1 数学模型34

2.2.2 理论证明37

2.3 分段平均约简模型39

2.3.1 数学模型39

2.3.2 理论证明40

2.4 实时约简算法41

2.5 随机投影降维45

2.5.1 数学模型45

2.5.2 理论证明49

2.6 模型验证试验50

2.6.1 发电厂运载参数实验51

2.6.2 实时分段平均算法实验58

2.7 本章小结59

第3章 新型距离测度模型与电力价格突变预测60

3.1 电力价格预测61

3.1.1 相关工作简述61

3.1.2 电力价格预测方法论62

3.2 电力价格突变64

3.3 新型距离测度研究66

3.3.1 动态时间弯曲67

3.3.2 动态编程技术71

3.4 快速动态时间弯曲73

3.4.1 边界定理73

3.4.2 分段平均动态时间弯曲74

3.4.3 验证试验76

3.5 基于相似搜索的突变预测81

3.5.1 相似性搜索82

3.5.2 突变发生器验证试验86

3.6 本章小结87

第4章 云特征挖掘模型与电价预测89

4.1 云模型基本概念90

4.1.1 云模型90

4.1.2 云的数字特征91

4.1.3 云发生器92

4.2 云模型特征发现算法95

4.2.1 定义95

4.2.2 特征获取97

4.3 带有突变分析的电价预测模型103

4.4 云模型特征发现模型在电价突变中的应用105

4.5 本章小结110

第5章 容差粗集模型与客户信用度分析112

5.1 粗集的基本知识113

5.1.1 信息表113

5.1.2 不可分辨关系114

5.1.3 集合的下近似及上近似115

5.1.4 约简与核119

5.1.5 决策系统121

5.2 容差粗集124

5.3 遗传算法与参数选择126

5.3.1 染色体表示127

5.3.2 初始种群和适应函数选择127

5.3.3 遗传操作128

5.3.4 验证实验129

5.4 容差粗集模型在电力用户信用度分析中应用132

5.4.1 电力客户信用分析132

5.4.2 基于容差粗集方法的客户信用分析133

5.5 本章小结138

第6章 电力企业决策支持应用平台实例140

6.1 决策系统建设目标和要求140

6.1.1 知识的存贮和提取141

6.1.2 分析任务管理142

6.1.3 新知识的反馈和存贮142

6.2 PEDSS的基本架构143

6.2.1 知识获取模块143

6.2.2 反馈环144

6.2.3 数据/知识预处理模块144

6.2.4 知识仓库存贮模块144

6.2.5 知识分析工作台145

6.2.6 通信管理146

6.3 PEDSS平台的技术设计147

6.3.1 Web Services介绍147

6.3.2 使用Web服务的优势149

6.4 系统框架设计152

6.4.1 用户接口152

6.4.2 知识分析工作台153

6.4.3 网络通信155

6.5 系统实现156

6.5.1 软件配置156

6.5.2 实例举例157

6.6 本章小结161

第7章 结论与展望162

7.1 本书的主要贡献162

7.2 未来研究重点165

参考文献167

后记179