1、“.....为新的电力营销决策系统提供了基础的条件,可以解决许多不易达到的问题。电力营销系统中的数据挖掘技术应用中关联规则是最为关键的技术应用之。这种应用可以有效地帮助决策人员行统的管理。在之中,数据仓库是个数据的平台,整合技术数据挖掘技术分析技术为数据仓库中的数据做出补充。负荷预测作为电力系统的运行中的重要组成部分,电力调度运行部门显得尤为重要。电力负荷预测是电力调度系统的最重要工作之,因此,这预测结果成为了发电厂为各机组制定发电计划提供数据的大保障。因此,电力负荷的结果需要足够精准,这样才能够对企业的经济效益起理的过程中,可以有意识的过滤掉信用等级较差的客户,并采取用电量较大诚信度较高客户的建议,从而维护企业大客户,保证企业利润,促进企业的发展。空间挖掘的应用空间挖掘技术是近些年才被发现的数据挖掘技术,主要是指通过对数据的分析,发现出数据中不易被发现的知识以及数据关系......”。

2、“.....能够以最快的速度对事件进行处理,同时计算出事件造成数据的精准性,通常将时间系列挖掘与神经网络相结合进行数据分析。通过对比发现就收敛速度而言,小波神经元网络要快于神经网络,以改进隶属度聚类方法改善负荷大波动日的预测精度。范习辉提出的时间窗序列挖掘算法,被广泛应用于警报信息的智能处理工作中,使电力系统故障定位与诊断的时间大大缩减,确保了电力系统运行的稳定性。聚类的应用聚类技术与分类技术具有相似之处,但两者并不是完数据挖掘技术在电力营销系统的应用现状马文廷原稿动日的预测精度。范习辉提出的时间窗序列挖掘算法,被广泛应用于警报信息的智能处理工作中,使电力系统故障定位与诊断的时间大大缩减,确保了电力系统运行的稳定性。聚类的应用聚类技术与分类技术具有相似之处,但两者并不是完全致的分类技术主要是人为的对数据进行分类,而聚类则是依照数据自身的规律进行分类,相比于分类技术......”。

3、“.....电力营销系统中针对据对聚类技术应历史数据的规律分析,最后预测出未来情况。把关联规则成功引入电力营销分析,通过算法对电力营销的有关数据进行关联规则分析,从中得出各种电量销售的影响因素以及外部因素手电水平等的关联信息,以便更好地为电力的市场营销策略提供参谋和决策。摘要随着我国科学技术的不断发展,电力系统中也出现了许多新的技术,如数据挖掘技术联机分析处理数据仓库技术等,这些技术的不断发术在电力营销系统的应用现状马文廷原稿。时间序列挖掘和序列挖掘的应用在短期负荷预测中,被公认为最经典的,最系统的预测方法当属时间序列挖掘应用最广研究最多的是神经网络。在电力营销系统实际应用中,为有效确保营销数据的精准性,通常将时间系列挖掘与神经网络相结合进行数据分析。通过对比发现就收敛速度而言,小波神经元网络要快于神经网络,以改进隶属度聚类方法改善负荷大波市场营销策略提供辅助决策信息......”。

4、“.....经分类概化处理后构成层次分明逻辑清晰的离散数据集。数据挖掘技术在电力营销系统的应用现状马文廷原稿。数据挖掘技术的方法以及在电力营销系统中的应用和发展数控挖掘技术得到了非常广泛的应用,按照技术本身的发展出现了较多方法。例如,建立预测性建模方法,也就是对历史数据进行分析并归纳总结,从而建立展出现了较多方法。例如,建立预测性建模方法,也就是对历史数据进行分析并归纳总结,从而建立成预测性模型。根据此模型以及当前的其他数据进行推断相关联的数据。如果推断的对象属于连续型的变量,那么此类的推断问题可属回归问题。根据历史数据来进行分析和检测,再做出科学的架设和推定。在常用的回归算法以及非线性变换进行有效的结合,能够使许多问题得到解决。数据挖掘技术在电力营销系统预测性模型。根据此模型以及当前的其他数据进行推断相关联的数据。如果推断的对象属于连续型的变量......”。

5、“.....根据历史数据来进行分析和检测,再做出科学的架设和推定。在常用的回归算法以及非线性变换进行有效的结合,能够使许多问题得到解决。电力营销系统中的数据挖掘技术应用中关联规则是最为关键的技术应用之。这种应用可以有效地帮助决策人员进行当前有关数据以及摘要随着我国科学技术的不断发展,电力系统中也出现了许多新的技术,如数据挖掘技术联机分析处理数据仓库技术等,这些技术的不断发展与运用,为新的电力营销决策支持系统的运用提供了技术支撑。新数据仓库技术的发展,为新的电力营销决策系统提供了基础的条件,可以解决许多不易达到的问题。电力营销系统中的数据挖掘技术应用中关联规则是最为关键的技术应用之。这种应用可以有效地帮助决策人员合,从而进步对电力负荷进行预测,按照时间,地点,气候等相关因素来对用电记录进行聚类分析,这有利于为调度部门在决策过程中提供依据和帮助。结束语随着电力体制改革的不断推进......”。

6、“.....电力营销系统中数据仓库的创建可以很好地促进企业的规范化管理,为企业创造良好的社会效益与经济效益。基于数据挖掘技术的电力营销系统向客户提供数据挖掘在线处理挖掘技术是近些年才被发现的数据挖掘技术,主要是指通过对数据的分析,发现出数据中不易被发现的知识以及数据关系,这种数据分析方法能够有效地帮助电力企业在事件发生时,能够以最快的速度对事件进行处理,同时计算出事件造成的损失并对损失进行最大限度地减少。目前我国电力系统在空间挖掘技术的应用还处于初级阶段,只是停留在利用空间技术对电网事故时的数据进行统计,部分情况下也会对事故与运用,为新的电力营销决策支持系统的运用提供了技术支撑。新数据仓库技术的发展,为新的电力营销决策系统提供了基础的条件,可以解决许多不易达到的问题。数据挖掘技术在电力营销系统的应用现状马文廷原稿。时间序列挖掘和序列挖掘的应用在短期负荷预测中......”。

7、“.....最系统的预测方法当属时间序列挖掘应用最广研究最多的是神经网络。在电力营销系统实际应用中,为有效确保营销预测性模型。根据此模型以及当前的其他数据进行推断相关联的数据。如果推断的对象属于连续型的变量,那么此类的推断问题可属回归问题。根据历史数据来进行分析和检测,再做出科学的架设和推定。在常用的回归算法以及非线性变换进行有效的结合,能够使许多问题得到解决。电力营销系统中的数据挖掘技术应用中关联规则是最为关键的技术应用之。这种应用可以有效地帮助决策人员进行当前有关数据以及动日的预测精度。范习辉提出的时间窗序列挖掘算法,被广泛应用于警报信息的智能处理工作中,使电力系统故障定位与诊断的时间大大缩减,确保了电力系统运行的稳定性。聚类的应用聚类技术与分类技术具有相似之处,但两者并不是完全致的分类技术主要是人为的对数据进行分类,而聚类则是依照数据自身的规律进行分类,相比于分类技术......”。

8、“.....电力营销系统中针对据对聚类技术应进行分析,并且把数据仓库用作决策的信息供应链,最终组成适合决策分析需要的分析数据。这技术包含很多方面,如据挖掘技术联机分析处理数据仓库技术等,它将有用的模式知识和规则充分挖掘出来,从而进步提高整个管理系统的决策分析能力。这些技术的迅速发展和使用,为新的电力营销决策支持系统的运用提供了有力的技术支撑。因此,围绕电力企业关键指标体系,应用数据挖掘技术势在必行。数据挖掘数据挖掘技术在电力营销系统的应用现状马文廷原稿分析查询提供报表等服务,帮助其从数据中发现规律,对发展趋势做出预测。在具体的使用中,该系统是电力营销系统的延伸,为经营与决策提供了可靠与科学的依据。参考文献吴冬梅数据挖掘技术在电力营销系统线损计算中的应用研究城市建设理论研究电子版,郝晓弘,朱洁,王维洲等数据挖掘技术在电力营销系统的应用现状工矿自动化......”。

9、“.....范习辉提出的时间窗序列挖掘算法,被广泛应用于警报信息的智能处理工作中,使电力系统故障定位与诊断的时间大大缩减,确保了电力系统运行的稳定性。聚类的应用聚类技术与分类技术具有相似之处,但两者并不是完全致的分类技术主要是人为的对数据进行分类,而聚类则是依照数据自身的规律进行分类,相比于分类技术,聚类技术具有更大的随机性。电力营销系统中针对据对聚类技术应组成部分,电力调度运行部门显得尤为重要。电力负荷预测是电力调度系统的最重要工作之,因此,这预测结果成为了发电厂为各机组制定发电计划提供数据的大保障。因此,电力负荷的结果需要足够精准,这样才能够对企业的经济效益起到良好的促进作用。针对用户用电负荷的特征可以看出,这些数据都具有很强的变化规律性,通过对时间序列模型的采用,可以在对历史用电数据进行挖掘分析之后,与其结果相式......”。