加权关联规则在钻井作业安全预警中的研究与应用

发布时间：2017-12-20 07:09

  本文关键词：加权关联规则在钻井作业安全预警中的研究与应用　出处：《西南石油大学》2017年硕士论文　论文类型：学位论文

  更多相关文章： 数据挖掘 关联规则 加权关联规则 Apriori算法 安全预警

【摘要】：关联规则挖掘作为数据挖掘的重要研究内容之一,主要研究事务数据库、关系数据库和其他信息存储中的大量数据项之间隐藏的、有趣的规律。加权关联规则在关联规则的基础上引入权值的概念,改善了把所有规则都视为同等重要、产生大量无效规则的缺点,和传统算法相比,加权关联规则更有利于解决数据库中项目分配不均和重要程度不同的问题。本文研究了关联规则经典算法Apriori,通过Apriori算法的思想和挖掘规则的流程知道了 Apriori算法的不足之处,然后提出了算法的优化思想。Apriori算法不能挖掘出小权值项,因此我们对关联规则加入权值思想。本文重点研究了加权关联规则算法。首先重点介绍了几种关联规则的算法模型,分析了这些算法模型的优缺点。然后研究了 New-Apriori算法、MINWAL(O)算法、权重归一化和基于概率的加权关联挖掘算法等,同时分析这些算法的优缺点,并对这些算法的不足提出优化思想。然后提出一种改进加权关联规则算法,该算法把数据存储在0-1矩阵中,利用矩阵运算提高了项的支持度运算速度,并且在整个挖掘过程中只需要扫描一次数据库,减少了存储空间占用;保留频繁项的向下封闭性,加入候选项集的剪枝操作,减少了算法中间项的产生,提升算法运行速度;在传统支持度和置信度的基础上加入兴趣度阈值,提高产生规则的有趣性。把改进的算法应用于在钻井作业安全预警中,采用石油公司日程作业安全隐患记录数据。钻井作业安全预警的隐患可以分为人的违章、物的隐患和环境因素三大类,在挖掘过程中对这三类危险源设置不同的权值进行实验。根据实验结果验证了基于加权关联规则的挖掘可以应用于油气钻井作业领域的安全预警、改进加权关联规则挖掘出的隐患关联规则是具有意义的、改进算法比之前的算法在时间效率和空间效率更优。
【学位授予单位】：西南石油大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TE28;TP311.13

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本文编号：1311193