生產數據多維分析系統(tǒng)智能評判與智能預測技術研究.pdf

1、電解槽的能耗與電解鋁的產量是影響鋁電解廠經濟效益的重要因素，本文的任務是對電解槽的槽況進行智能評判和出鋁量進行智能預測。 本文將多維分析技術與數據挖掘技術結合為一體，針對鋁電解生產數據的特點，進行了深入的理論和實驗研究，設計并實現(xiàn)了鋁電解生產數據的智能評判與智能預測系統(tǒng)。本文主要內容及創(chuàng)新如下： 1、對數據倉庫技術、多維分析技術和數據挖掘技術進行了理論研究，并提出了基于多維分析技術和數據挖掘技術的智能評判與智能預測系統(tǒng)的

2、體系結構。利用數據倉庫和多維分析技術對鋁電解數據進行抽取，得到我們需要的數據集，然后利用數據挖掘技術，對數據進行挖掘，得到數據中蘊含的規(guī)則，最后利用這些規(guī)則對槽況進行智能評判，對出鋁量進行智能預測。 2、在數據挖掘的預處理過程中，針對大量空缺值，提出了均值波動替換法，在均值的基礎上加上一個范圍在-N到+N之間的數，避免了插入大量相同的值對決策樹的生成造成的巨大影響。 3、提出了針對鋁電解生產數據特點的ID3決策算法。ID