时间序列分析在流程企业中的应用研究-中国学术期刊网络出版总库

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时间序列分析在流程企业中的应用研究

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【英文篇名】	The Application and Research of Time-interval Sequential Analysis to Flowing Industry
【下载频次】	★★★★★
【作者】	闫伟; 张浩; 路剑峰;
【英文作者】	Yan Wei1 Zhang Hao2 Lu Jianfeng11(CIMS Center; Tongji University; Shanghai 200092)2(Shanghai University of Electric Power; Shanghai 200092);
【作者单位】	同济大学CIMS研究中心; 上海电力学院; 同济大学CIMS研究中心上海;
【文献出处】	计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2005年 07期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	数据挖掘; 时间序列分析; Apriori算法; 故障监控; 流程企业;
【英文关键词】	Data Mining; time-interval sequential analysis; Apriori algorithm; monitor faults; flowing industry;
【摘要】	该文采用数据挖掘中的时间序列模式对流程企业中的实际运行数据进行分析,首先采用模糊理论对实际数据进行处理,找出偏离常规运行状态但未到报警界限的参数点并模糊化,然后采用时间窗对参数离散处理,划分时间间隔得到时间序列数据库。然后对传统的Apriori算法进行改进,提出了基于关联规则的时间序列分析算法并编程实现,起到了对设备故障预警监控的作用。
【英文摘要】	To monitor flowing industry's production,the large history database is analyzed by fuzzy theory and the exceptional equipment's parameters are found.The parameters in real-time database are scattered by time-window approach.A new time-interval sequential database is got by dealing with time intervals.In order to find time-interval rules,the conventional Apriori algorithm is modified and implemented in flowing industry.Then the models can monitor faults when the equipments circulating.
【基金】	国家863高技术研究发展计划项目(编号:2002AA412410)
【更新日期】	2005-08-19
【分类号】	TP311
【正文快照】	随着信息技术的发展,许多领域积累了大量的数据,迫切需要一种新的技术从海量数据库中自动、高效地提取所需要的有用知识。数据挖掘就是适应这一需求迅速发展起来的一种数据处理新技术。在石油和化工企业生产过程中,工业生产装置通常是由多个操作单元或设备组成,下游单元(或设备

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