基于数据仓库和聚类挖掘的热计量分析

发布时间：2017-12-10 19:32

  本文关键词：基于数据仓库和聚类挖掘的热计量分析

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【摘要】：随着城市集中供热系统的普及,出现一些和供热质量密切相关的问题,如供热温度偏低或偏高、用户偷水盗热、热计量表质量问题造成读数异常等现象。对于传统的数据库,要从庞大的记录中获取有效决策信息是费时而繁琐的。数据仓库是用于决策的数据存储技术,数据挖掘是用于发现有趣知识的技术。在尤其是金融、证券、销售等行业,很多企业都建有自己的数据仓库并从中获得收益。基于以上因素,论文采用济南普赛技术有限公司和济南热力公司合作的项目——供暖计量平台中的热计量数据作为研究对象,以研究用户采暖情况及其异常原因为目的,论文提出系统化解决方案,对系统每个模块都进行理论性和实践性研究。首先,论文确定课题研究意义后,对数据仓库和数据挖掘技术进行了理论性方案研究,确定了其应用于集中供热领域的可行性方案。根据研究内容提出系统方案设计架构；确定研究主题、粒度,选用建模工具PowerDesigner进行星型架构逻辑、物理模型设计。然后,基于SQLSERVER的SSIS组件数据抽取速度的高效性能,论文采用该组件对源数据实现抽取、转换、加载操作,实现时间维度表、地理维度表和事实表不同的数据抽取方案设计,将源数据库中组织性差、分散的数据加载到统一的数据仓库中。针对ETL过程中的技术瓶颈聚合组件,进行并行化方案的理论研究和优化设计；使用SSAS组件将关系数据仓库数据转换成多维数据存储模式；利用EXCEL的透视表功能实现多维数据OLAP分析结果展示,利用MDX多维查询语言的方式展示多维分析效果；最后,比较K-Means和EM聚类挖掘算法对同一典型用户热计量数据的聚类挖掘结果,对性能更为稳定的EM算法挖掘结果进行采暖异常情况分析,从分类关系图、分类剖面图、分类特征、分类对比四种视图观察数据结果,获得最后的异常情况决策信息。数据仓库并不是新兴技术,在很多企业已经都有着实际中的应用和成功案例,因此将企业中的热计量数据用于搭建数据仓库平台,具有重要的战略价值,企业可以用更加节省人力物力财力、更加科学的方式获取更为有效的节能减排、打击不法盗热等决策信息。另外,截止到目前,将数据仓库和数据挖掘技术应用于集中供热领域的相关研究文献还不是很多,论文的研究对后续研究者也具有借鉴意义。
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP311.13

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本文编号：1275650