1、“.....而数据挖掘技术的出现,是对目前大数据时代的种应急手段,使得有关计算机数据推理基础上的种新型数据挖掘算法应用其中,此种算法极大地提升了在对系统运行状态进行挖掘和分析的能力,使得模型分析的精确度有所提高。数据挖掘技术在电力营销系统中的应用原稿。聚类技术在电力营销系统中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所有短期负荷预测方法中,时间序列挖掘是被认为最经典的种方法,比较系统,同时神经网络则是短期负荷预测中研究最多应用最为广泛的,因此在电力营销系统的实际应用当中往往会把者结合在起对电力营销数据进行分析。在神经网络法当中,相较于神经网络,小波神经元网络在收敛速度上有着更好的表力系统运行状态判定的准确性和有效性,可把建立在模型分析与快速诊断推理基础上的种新型数据挖掘算法应用其中,此种算法极大地提升了在对系统运行状态进行挖掘和分析的能力......”。

2、“.....摘要伴随着科学技术的发展进步,电力营销系统中逐渐引入了诸如数据挖掘技术和数数据挖掘技术在电力营销系统中的应用原稿数据挖掘技术所面临的对象则是现实中海量规模的数据库,其作用主要是用来处理些异常现象,特别是处理残缺的有噪音以及维数很高的数据项,甚至是些不同类型数据。电力营销系统概述电力营销系统是电力系统的重要组成部分,它作为种综合营销管理模式,包括以下几个方面电力设备安装耗电量的计算用电系统中的应用原稿。时间序列与序列挖掘技术在电力营销系统中的应用在所有短期负荷预测方法中,时间序列挖掘是被认为最经典的种方法,比较系统,同时神经网络则是短期负荷预测中研究最多应用最为广泛的,因此在电力营销系统的实际应用当中往往会把者结合在起对电力营销数据进行分析。在神经网习以及较少使用归纳学习这两种方式之间的种方式。因此,可以说,数据挖掘技术的特征在出自于机器学习的背景下......”。

3、“.....但数据挖掘技术主要关心如何才能找到有用有价值的信息。其第个特征是,与机器学习特点相比较而言,机器关心的是小数据,而似之处,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用的现状主要就是客户群的统计,根据数据对客户种类进行区分,从而制定出不同的营销策略,促进电力企业例子归纳学习的种方式,这种从例子中进行归纳学习的方式是介于上述无指导性学习以及较少使用归纳学习这两种方式之间的种方式。因此,可以说,数据挖掘技术的特征在出自于机器学习的背景下,与其相比机器主要关心的是如何才能有效提高机器的学习能力,但数据挖掘技术主要关心如何才能找到有用有价润的增加。聚类技术在电力营销系统中的应用还表现在对客户反馈信息的可靠性进行判定的活动中,换言之......”。

4、“.....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。数据挖掘技术在电力营销数据挖掘技术的应用及特点数据挖掘技术是种新型的技术,在现代数据存储以及测量技术的迅猛发展过程中,人们可以进行信息的大量测量并进行存储。但是,在大量的信息背后却没有种有效的手段和技术进行直观的表达和分析。而数据挖掘技术的出现,是对目前大数据时代的种应急手段,使得有关计算机数据营销系统概述电力营销系统是电力系统的重要组成部分,它作为种综合营销管理模式,包括以下几个方面电力设备安装耗电量的计算用电量的计费线损管理营业计费等,除此之外还提供服务和分析模块。近年来,我国电力系统开始了新轮的电力市场改革,这其中最为明显的就是电力营销系统,它对电力行业有着统故障诊断动态安全评估等系列。同时,作为衡量供电企业管理能力的标尺......”。

5、“.....在电力营销系统发展过程中,应该考虑如何有效的降低线损率。数据挖掘技术在电力营销系统中的应用原稿。数据挖掘技术在电力营销系统中的应用关联规则在电力营销系统中的应用关联规则是法当中,相较于神经网络,小波神经元网络在收敛速度上有着更好的表现,而且其中采用了基于隶属度改进的聚类方法,有利于负荷大波动日预测精度的改善。另外,为给电力系统的故障定位与故障诊断提供更为有效的指导,可以将建立在时间窗基础上的序列挖掘算法应用到警报信息的处理当中为提高电润的增加。聚类技术在电力营销系统中的应用还表现在对客户反馈信息的可靠性进行判定的活动中,换言之,在对客户意见进行整理的过程中,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。数据挖掘技术在电力营销数据挖掘技术所面临的对象则是现实中海量规模的数据库......”。

6、“.....特别是处理残缺的有噪音以及维数很高的数据项,甚至是些不同类型数据。电力营销系统概述电力营销系统是电力系统的重要组成部分,它作为种综合营销管理模式,包括以下几个方面电力设备安装耗电量的计算用电在对机器的学习过程中,般不采用归纳或者较少使用这种方法,这是种非常机械的操作办法。而没有指导性学习的办法般不从这些环境得出反馈,而是通过没有干预的情况下进行归纳和学习,并建立种理论模型。数据挖掘技术是属于例子归纳学习的种方式,这种从例子中进行归纳学习的方式是介于上述无指导性数据挖掘技术在电力营销系统中的应用原稿尤为重要的影响。在电力系统运行过程中,电力营销数据的反馈,在很大程度上决定着电力系统的决策。电力营销数据包含经济调度电力系统故障诊断动态安全评估等系列。同时,作为衡量供电企业管理能力的标尺,配电线线路的线损问题也尤为重要,在电力营销系统发展过程中......”。

7、“.....其作用主要是用来处理些异常现象,特别是处理残缺的有噪音以及维数很高的数据项,甚至是些不同类型数据。电力营销系统概述电力营销系统是电力系统的重要组成部分,它作为种综合营销管理模式,包括以下几个方面电力设备安装耗电量的计算用电使用情况,会发现当电价浮动到达定值后电量的使用开始下降,当天气状况不佳时也会增加电量的使用。这样电力公司就可以根据气象数据和目前的电价来预估电量的需求,进而制定电量生产计划。当然,除了电价和气象数据以外,还有很多因素影响电量的增减,企业可以根据关联规则进行全面的分析总结。电现在对客户反馈信息的可靠性进行判定的活动中,换言之,在对客户意见进行整理的过程中,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。数据挖掘技术的应用及特点数据挖掘技术是种新型的技术......”。

8、“.....很多数据之间都存在定的关联,通过这些关联性对数据进行评价筛选,最后总结出套有用的规则来预测未来数据的发展,从而为企业策略制定提供依据。在电力营销系统中关联规则的应用也能够起到很好的作用比如根据电价浮动的数据来判断电量使用数据,根据气象数据来分析电量润的增加。聚类技术在电力营销系统中的应用还表现在对客户反馈信息的可靠性进行判定的活动中,换言之,在对客户意见进行整理的过程中,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。数据挖掘技术在电力营销的计费线损管理营业计费等,除此之外还提供服务和分析模块。近年来,我国电力系统开始了新轮的电力市场改革,这其中最为明显的就是电力营销系统,它对电力行业有着尤为重要的影响。在电力系统运行过程中,电力营销数据的反馈,在很大程度上决定着电力系统的决策......”。

9、“.....因此,可以说,数据挖掘技术的特征在出自于机器学习的背景下,与其相比机器主要关心的是如何才能有效提高机器的学习能力,但数据挖掘技术主要关心如何才能找到有用有价值的信息。其第个特征是,与机器学习特点相比较而言,机器关心的是小数据,而据处理技术得到加快发展。数据挖掘技术最早是从机器学习的概念中而产生的,在对机器的学习过程中,般不采用归纳或者较少使用这种方法,这是种非常机械的操作办法。而没有指导性学习的办法般不从这些环境得出反馈,而是通过没有干预的情况下进行归纳和学习,并建立种理论模型。数据挖掘技术是属于及测量技术的迅猛发展过程中,人们可以进行信息的大量测量并进行存储。但是,在大量的信息背后却没有种有效的手段和技术进行直观的表达和分析。而数据挖掘技术的出现,是对目前大数据时代的种应急手段......”。