【摘 要】
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为提高水闸泵站监测的预测预警能力,考虑到影响水闸泵站安全的多因素性和监测数据量庞大的特点,提出了一种将云模型与改进Apriori算法相结合的水闸泵站监测数据关联规则挖掘
【机 构】
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上海市青浦区河道水闸管理所,上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFB1700902)
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为提高水闸泵站监测的预测预警能力,考虑到影响水闸泵站安全的多因素性和监测数据量庞大的特点,提出了一种将云模型与改进Apriori算法相结合的水闸泵站监测数据关联规则挖掘方法。首先建立监测数据属性空间,利用逆向云模型实现属性空间的软划分,将监测数据离散化。为避免传统Apriori多次扫描数据库时间长的缺点,采用二进制存储数据并通过"与运算"获取频繁项集;考虑到数据的动态增加,采用增量更新方法对规则进行更新。最后以某市水闸泵站的监测数据分析为例,验证了所提方法的有效性。
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