FCM聚類算法的改進及在GIS電纜管理系統(tǒng)中的應(yīng)用.pdf

1、電力工業(yè)是國家經(jīng)濟發(fā)展的基礎(chǔ)型資源，關(guān)系到經(jīng)濟的穩(wěn)定上升和人民的日常生活。電纜作為電力系統(tǒng)的傳輸介質(zhì)，它的安全高效運行是國民經(jīng)濟和居民生活質(zhì)量的重要保障。傳統(tǒng)的電纜管理存在著數(shù)字化程度不高，原有的資料信息不完整，人工普查信息位置不準(zhǔn)確，電纜規(guī)劃、建設(shè)和搶修維護存在盲目性等一系列弊端。地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System，GIS)綜合地圖學(xué)以及遙感和計算機科學(xué)，在不同的場景有著重要的應(yīng)用，特別是在電力線

2、路管理當(dāng)中。因此科學(xué)有效的建立基于GIS的電纜管理系統(tǒng)對供電公司電纜管理的意義十分重大。
　　本文主要針對在基于GIS的電纜管理系統(tǒng)開發(fā)與應(yīng)用研究過程中提出的新算法和新技術(shù)進行探討研究。主要內(nèi)容如下：
　?。?）提出了一種基于灰狼優(yōu)化的模糊C-均值改進聚類算法對電纜空間數(shù)據(jù)聚類
　　為了解決模糊C-均值聚類(Fuzzy C-Means，F(xiàn)CM)存在易受初始隨機產(chǎn)生的聚類中心影響和容易出現(xiàn)早熟收斂的問題，本文提出一種將灰

3、狼優(yōu)化算法(Grey Wolf Optimizer，GWO)和FCM相結(jié)合的新聚類算法(GWO-FCM)。使用GWO優(yōu)秀的全局尋優(yōu)性能對FCM的聚類中心進行優(yōu)化，模擬灰狼優(yōu)秀的搜尋獵物行為找到一組最佳的聚類中心來提高FCM的聚類效果。
　?。?）提出了一種混合聚類的Hilbert R-樹索引算法建立電纜空間數(shù)據(jù)索引機制
　　針對Hilbert R-樹索引算法在空間對象分布不均的時候，結(jié)點容易造成死空間和大量的重疊，特別是在葉

4、子節(jié)點和其他結(jié)點的重疊面積增大時，導(dǎo)致出現(xiàn)多路查詢，降低了檢索的效率。提出了一種基于混合聚類的Hilbert R-樹索引機制，將灰狼優(yōu)化結(jié)合模糊聚類的混合聚類算法融合到Hilbert R-樹索引中。具體方法是先利用Hilbert R-樹對空間對象編碼，然后用混合聚類方法對數(shù)據(jù)進行分類，來減少各結(jié)點的重疊和訪問外存的I/O次數(shù)，從而提高檢索效率。
　?。?）開發(fā)了一套基于GIS的電纜管理系統(tǒng)
　　為了滿足電力電纜的科學(xué)管理，結(jié)