基于时间序列数据挖掘在电力物资系统中的应用研究

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对电力物资系统的物资出库数据进行数据挖掘,有利于智能预测、快速数据统计,具有节省人力、财力的现实意义。由于时间粒度的不同,电力物资系统的物资出库数据在时间序列上存在不同的曲线规则。本文首先剔除某些次要数据和因自然灾害与重大工程建设数据,加工、分析不同时间序列的线性特点。然后提出一种线性回归模型,并引入检验该模型强度的方法,证明了该方法的有效性。通过调整数据权重与相似性分析系数来建立高强度模型,预测下一时间点的数据。最后设计流程并用程序实现了该流程,结果表明该方法适合电力物资系统的时间序列数据挖掘,达到自动预测的目的。
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