首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于Apriori算法和卷积神经网络的配电设备运行效率主要影响因素挖掘
摘    要:针对目前配电系统运行效率研究方面缺少评价手段且缺少内在原因的探究方法的问题,提出了一种基于Apriori算法和卷积神经网络的配电设备运行效率主要影响因素挖掘方法。首先,提出配电设备日运行效率的计算方法;其次,分析可能影响运行效率的原因,提出基于K-means聚类和Apriori算法的运行效率主要影响因素的挖掘方法;然后,基于卷积神经网络,提出运行效率与主要影响因素之间关系的定量度量方法;最后利用算例分析,验证了该文方法的可行性。

本文献已被 CNKI 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号