供电系统中的数据挖掘应用  

Application of Data Mining to Electric Power Supply System

作　　者：安德洪[1] 沈菲[1] 何振雄[1] 

机构地区：[1]天津大学

出　　处：《数量经济技术经济研究》2003年第6期131-134,共4页Journal of Quantitative & Technological Economics

摘　　要：人工神经网络是数据挖掘的常用方法,对于大量的数据,传统BP网络的收敛性较差,本文采用共轭梯度法改善其收敛性,使用遗传算法对其网络结构进行优化,并且对其隐层结点激活值聚类以压缩信息,最终从中提取规则,从而达到利用改进的神经网络从供电系统运营数据中提取知识的目的。

关 键 词：供电系统 数据挖掘 人工神经网络 共轭梯度法 遗传算法 聚类 隐层结点激活值 规则提取 

分 类 号：TM769[电气工程—电力系统及自动化] TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]