基于粗糙集知識(shí)約減的電站優(yōu)化運(yùn)行研究.pdf

1、電站運(yùn)行優(yōu)化涉及多個(gè)領(lǐng)域,確定最優(yōu)目標(biāo)值是其重點(diǎn)和難點(diǎn)。粗糙集知識(shí)約減理論不需要除數(shù)據(jù)集以外的任何知識(shí)就能夠從大量的不完備的數(shù)據(jù)中提取出知識(shí)。本文將粗糙集理論應(yīng)用于電站最優(yōu)目標(biāo)值確定,利用可視化集成開發(fā)環(huán)境Microsoft Visual C++6來.0進(jìn)行程序設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)算法,并將可視化引入最優(yōu)目標(biāo)值確定過程來實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互。
　　在本文中主要探討了以下問題:
　　1.對(duì)電站歷史數(shù)據(jù)選取、預(yù)處理及離散化過程深入分析。將劃分?jǐn)?shù)最大

2、和劃分熵最小的原則應(yīng)用于確定離散化分類類別數(shù),解決了模糊C-均值聚類算法無法確定分類類別數(shù)的問題。
　　2.提出了將改進(jìn)的屬性約簡算法應(yīng)用于電站數(shù)據(jù)。為了節(jié)省了數(shù)據(jù)挖掘的時(shí)間和空間成本,不必每次數(shù)據(jù)更新都重新挖掘,將粗糙集增量算法應(yīng)用于關(guān)聯(lián)規(guī)則更新。
　　3.設(shè)計(jì)了基于粗糙集知識(shí)約減的最優(yōu)目標(biāo)值確定過程及軟件界面,并利用Microsoft Visual C++6.0環(huán)境來實(shí)現(xiàn)算法。
　　4.將可視化技術(shù)應(yīng)用于最優(yōu)目標(biāo)值