南方电网公司数据仓库与决策支持系统解决方案

来源 :2005电力行业信息化年会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:vl244
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南方电网公司是一个覆盖区域广、业务构成复杂、组织机构和人员数量庞大的特大规模经营管理型企业集团.在电力系统发展的过程中,企业积累了大量的业务数据和管理数据,满足了各层次生产和监督管理的需要,随着企业的发展,建立起支持企业经营决策活动的企业数据仓库和决策支持系统显得异常至关重要.
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互联网股市信息强度的显著增加常常和股价的显著变化相关联.当某公司的这个强度增加较小时,相应股价也较平静.当该公司的这个强度增长较剧烈时,相应股价常常也波动较大.通过引进一个自适应的标准差,提出了一种基于统计的确定互联网股市信息强度显著增长的方法,并且定义了相应股价显著变化的标准,从而完成了对互联网股市信息强度增长和股价波动的"显著"和"非显著"的分类.实证分析表明,这种分类方法有助于建立互联网股市
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提出一种基于粗糙集的模糊神经网络(RFNN)流量预测算法.传统的流量控制技术,总是以网络资源当前使用情况对包进行处理,没有考虑流量预测问题,易造成流量控制滞后的情况.将基于粗糙集的模糊神经网络引入流量控制,利用其处理不确定性问题和自学习能力,进行流量预测,较好地解决这一问题.最后通过仿真,比较和分析了该方法与其他同类算法的性能,证明了此方法的有效性.
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时间序列广泛存在于现实世界中,准确地对时间序列进行聚类是很重要的.很多应用于聚类的相似度量方法已经被提出,并广泛地应用于各种问题中,但是由于它们在处理有时间偏移的度量上的劣势,很多方法并不能很好地适应时间序列,如欧氏距离度量方法,而大多数的相似序列在时间上并不是完全同步的,所以造成许多基于传统相似度量的聚类方法在时间序列上的不适应.提出了一种新的时间序列表示方法,并相应提出了对这种新的表示的相似度
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