本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和聚類(lèi)挖掘的熱計(jì)量分析

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【摘要】：隨著城市集中供熱系統(tǒng)的普及,出現(xiàn)一些和供熱質(zhì)量密切相關(guān)的問(wèn)題,如供熱溫度偏低或偏高、用戶偷水盜熱、熱計(jì)量表質(zhì)量問(wèn)題造成讀數(shù)異常等現(xiàn)象。對(duì)于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù),要從龐大的記錄中獲取有效決策信息是費(fèi)時(shí)而繁瑣的。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是用于決策的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù),數(shù)據(jù)挖掘是用于發(fā)現(xiàn)有趣知識(shí)的技術(shù)。在尤其是金融、證券、銷(xiāo)售等行業(yè),很多企業(yè)都建有自己的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)并從中獲得收益�；谝陨弦蛩�,論文采用濟(jì)南普賽技術(shù)有限公司和濟(jì)南熱力公司合作的項(xiàng)目——供暖計(jì)量平臺(tái)中的熱計(jì)量數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象,以研究用戶采暖情況及其異常原因?yàn)槟康?論文提出系統(tǒng)化解決方案,對(duì)系統(tǒng)每個(gè)模塊都進(jìn)行理論性和實(shí)踐性研究。首先,論文確定課題研究意義后,對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行了理論性方案研究,確定了其應(yīng)用于集中供熱領(lǐng)域的可行性方案。根據(jù)研究?jī)?nèi)容提出系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)架構(gòu)；確定研究主題、粒度,選用建模工具PowerDesigner進(jìn)行星型架構(gòu)邏輯、物理模型設(shè)計(jì)。然后,基于SQLSERVER的SSIS組件數(shù)據(jù)抽取速度的高效性能,論文采用該組件對(duì)源數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)抽取、轉(zhuǎn)換、加載操作,實(shí)現(xiàn)時(shí)間維度表、地理維度表和事實(shí)表不同的數(shù)據(jù)抽取方案設(shè)計(jì),將源數(shù)據(jù)庫(kù)中組織性差、分散的數(shù)據(jù)加載到統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。針對(duì)ETL過(guò)程中的技術(shù)瓶頸聚合組件,進(jìn)行并行化方案的理論研究和優(yōu)化設(shè)計(jì)；使用SSAS組件將關(guān)系數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成多維數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模式；利用EXCEL的透視表功能實(shí)現(xiàn)多維數(shù)據(jù)OLAP分析結(jié)果展示,利用MDX多維查詢語(yǔ)言的方式展示多維分析效果；最后,比較K-Means和EM聚類(lèi)挖掘算法對(duì)同一典型用戶熱計(jì)量數(shù)據(jù)的聚類(lèi)挖掘結(jié)果,對(duì)性能更為穩(wěn)定的EM算法挖掘結(jié)果進(jìn)行采暖異常情況分析,從分類(lèi)關(guān)系圖、分類(lèi)剖面圖、分類(lèi)特征、分類(lèi)對(duì)比四種視圖觀察數(shù)據(jù)結(jié)果,獲得最后的異常情況決策信息。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)并不是新興技術(shù),在很多企業(yè)已經(jīng)都有著實(shí)際中的應(yīng)用和成功案例,因此將企業(yè)中的熱計(jì)量數(shù)據(jù)用于搭建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái),具有重要的戰(zhàn)略價(jià)值,企業(yè)可以用更加節(jié)省人力物力財(cái)力、更加科學(xué)的方式獲取更為有效的節(jié)能減排、打擊不法盜熱等決策信息。另外,截止到目前,將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于集中供熱領(lǐng)域的相關(guān)研究文獻(xiàn)還不是很多,論文的研究對(duì)后續(xù)研究者也具有借鑒意義。
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP311.13

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