电解槽的能耗与电解铝的产量是影响铝电解厂经济效益的重要因素,本文的任务是对电解槽的槽况进行智能评判和出铝量进行智能预测。本文将多维分析技术与数据挖掘技术结合为一体,针对铝电解生产数据的特点,进行了深入的理论和实验研究,设计并实现了铝电解生产数据的智能评判与智能预测系统。本文主要内容及创新如下:1、对数据仓库技术、多维分析技术和数据挖掘技术进行了理论研究,并提出了基于多维分析技术和数据挖掘技术的智能评判与智能预测系统的体系结构。利用数据仓库和多维分析技术对铝电解数据进行抽取,得到我们需要的数据集,然后利用数据挖掘技术,对数据进行挖掘,得到数据中蕴含的规则,最后利用这些规则对槽况进行智能评判,对出铝量进行智能预测。2、在数据挖掘的预处理过程中,针对大量空缺值,提出了均值波动替换法,在均值的基础上加上一个范围在-N到+N之间的数,避免了插入大量相同的值对决策树的生成造成的巨大影响。3、提出了针对铝电解生产数据特点的ID3决策算法。ID3算法是一种归纳学习的算法,它以自上向下分而治之的方式构造决策树,它只能处理逻辑性数据或者离散化数据,并且用ID3算法生成的树节点依赖于特征值数目较多的数据,针对ID3算法的这种特性,并结合铝电解生产数据的特点,提出了改进的加权ID3算法和基于ID3算法的评判与预测流程。