數(shù)據(jù)挖掘在鋁電解槽槽況趨勢控制中的研究與應(yīng)用.pdf

1、本文針對(duì)傳統(tǒng)鋁電解系統(tǒng)中現(xiàn)有的系統(tǒng)數(shù)據(jù)共享度、集成度低，且只能進(jìn)行簡單的數(shù)據(jù)錄入、查詢、統(tǒng)計(jì)等事務(wù)性的處理過程，不能發(fā)現(xiàn)這些海量的數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的對(duì)企業(yè)生產(chǎn)和管理具有重要指導(dǎo)作用的規(guī)則和規(guī)律，以及決策者迫切需要從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息和知識(shí)，以用于電解槽的管理，提高生產(chǎn)效益等問題，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入到鋁電解控制系統(tǒng)中，并結(jié)合計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，進(jìn)行深入的理論和實(shí)驗(yàn)研究，主要內(nèi)容及創(chuàng)新如下： 1)在數(shù)據(jù)庫的預(yù)處理過程中，對(duì)缺失數(shù)據(jù)，根

2、據(jù)新老信息對(duì)其的影響，構(gòu)造加權(quán)算子實(shí)現(xiàn)空缺值填充，形成等時(shí)距序列，最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘。 2)基于Apriori、FP-Growth以及改進(jìn)的Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，挖掘不同槽況之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；考慮到挖掘數(shù)據(jù)是在時(shí)間上具有先后順序的時(shí)間序列，提出了基于時(shí)間序列挖掘的改進(jìn)Apriori算法，使挖掘出的規(guī)律對(duì)生產(chǎn)更有指導(dǎo)價(jià)值。 3)借鑒時(shí)間窗口滑動(dòng)的思想，建立基于槽況狀態(tài)窗口滑動(dòng)的時(shí)間序列相似性搜索模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)單槽槽況的預(yù)測

3、。 4)建立基于ID3算法的分類模型，并利用該模型挖掘出來的規(guī)則，實(shí)現(xiàn)對(duì)系列槽槽況的預(yù)測。 5)將灰關(guān)聯(lián)分析引入數(shù)據(jù)挖掘，建立灰關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘框架；在框架內(nèi)對(duì)控制系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，獲得的灰關(guān)聯(lián)規(guī)則表明在給定的時(shí)間屬性區(qū)間內(nèi)，非主屬性對(duì)主屬性影響程度的大小，為調(diào)整電解槽的控制參數(shù)提供決策支持，并最終實(shí)現(xiàn)電解槽槽況的趨勢控制。 在上述基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)和開發(fā)鋁電解數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，并將本系統(tǒng)應(yīng)用于鋁電解生產(chǎn)行業(yè)的數(shù)據(jù)處理