数据分析及其在电力系统中的应用黄彦浩，于之虹，高波编 2019年版

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资料名称：	数据分析及其在电力系统中的应用黄彦浩，于之虹，高波编 2019年版
文件类型：	PDF文档
文件大小：	46.73 MB
资料归类：	电力电气
整理时间：	2022-12-13
软件简介：	数据分析及其在电力系统中的应用作者：黄彦浩，于之虹，高波编出版时间：2019年版内容简介　　《数据分析及其在电力系统中的应用》详细介绍了数据分析的基础、方法，及其在电力系统中的应用。全书共分十二章，包括数据分析的统计学基础、核方法、知识建模、关联分析、分类分析、聚类分析、数据分析的其他方法、数据可视化、电网仿真数据分析实践的思路和过程、电网仿真数据分析案例系统的搭建等。附录简介了R语言、Matlab、Python语言以及其他数据分析工具，主要侧重于软件特性和基本使用方法的描述。　　《数据分析及其在电力系统中的应用》旨在强调对实际工作的帮助。内容在兼顾理论的同时，向应用侧重，力争以通俗易懂的方式介绍常见的理论要点和方法，不强调数学推导，可作为数据分析的快速上手向导和工作的参考指南。　　《数据分析及其在电力系统中的应用》可供从事电力系统大数据、人工智能研究和数据分析的工作人员，以及其他行业从事数据分析的相关技术人员参考使用。目录前言第一章数据分析的统计学基础第一节数据与统计的基本概念第二节参数估计与假设检验第三节线性回归分析与方差分析本章小结本章参考文献第二章核方法第一节概述第二节核方法的基本原理第三节核函数本章小结本章参考文献第三章知识建模第一节概述第二节知识建模的一般方法第三节语义网技术第四节本体和语义网技术在电力系统中的应用本章小结本章参考文献第四章关联分析第一节概述第二节经典Apriori算法第三节关联分析的应用本章小结本章参考文献第五章分类分析（Ⅰ）第一节基本概念第二节决策树第三节贝叶斯分类第四节支持向量机第五节 ?-近邻算法本章小结本章参考文献第六章分类分析（Ⅱ）第一节基本概念第二节人工神经网络第三节遗传算法第四节模糊计算第五节粗糙集第六节粒子群优化算法本章小结本章参考文献第七章聚类分析第一节基本概念第二节 ?-means算法第三节系统聚类法第四节模糊聚类法第五节聚类分析关键问题本章小结本章参考文献第八章数据分析的其他方法第一节统计学分析第二节时间序列分析第三节分形几何本章小结本章参考文献第九章数据可视化第一节概述第二节数据可视化的思路、方法和工具第三节可视分析简介本章小结本章参考文献第十章电网仿真数据分析实践的思路第一节概述第二节电网仿真计算数据的特点和应用方向第三节电网仿真数据分析的研究思路和重点环节第四节电网仿真数据分析存在的问题和未来方向本章小结本章参考文献第十一章电网仿真数据分析实践的过程第一节概述第二节特征量选取第三节样本处理第四节算法选择及参数优化本章小结本章参考文献第十二章电网仿真数据分析案例系统的搭建第一节概述第二节实验测试程序的构建第三节算法测试本章小结本章参考文献附录附录A R语言附录B Matlab 附录C Python语言附录D 其他数据分析工具
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