數(shù)據(jù)分析的方法和在電力系統(tǒng)分析中的應(yīng)用

定　價(jià)：￥70.00

作　者：	黃彥浩，于之虹，高波
出版社：	中國(guó)電力出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787519825317	出版時(shí)間：	2019-04-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	227	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《數(shù)據(jù)分析及其在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用》詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)、方法，及其在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用。全書(shū)共分十二章，包括數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)、核方法、知識(shí)建模、關(guān)聯(lián)分析、分類分析、聚類分析、數(shù)據(jù)分析的其他方法、數(shù)據(jù)可視化、電網(wǎng)仿真數(shù)據(jù)分析實(shí)踐的思路和過(guò)程、電網(wǎng)仿真數(shù)據(jù)分析案例系統(tǒng)的搭建等。附錄簡(jiǎn)介了R語(yǔ)言、Matlab、Python語(yǔ)言以及其他數(shù)據(jù)分析工具，主要側(cè)重于軟件特性和基本使用方法的描述?！稊?shù)據(jù)分析及其在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用》旨在強(qiáng)調(diào)對(duì)實(shí)際工作的幫助。內(nèi)容在兼顧理論的同時(shí)，向應(yīng)用側(cè)重，力爭(zhēng)以通俗易懂的方式介紹常見(jiàn)的理論要點(diǎn)和方法，不強(qiáng)調(diào)數(shù)學(xué)推導(dǎo)，可作為數(shù)據(jù)分析的快速上手向?qū)Ш凸ぷ鞯膮⒖贾改稀！稊?shù)據(jù)分析及其在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用》可供從事電力系統(tǒng)大數(shù)據(jù)、人工智能研究和數(shù)據(jù)分析的工作人員，以及其他行業(yè)從事數(shù)據(jù)分析的相關(guān)技術(shù)人員參考使用。

作者簡(jiǎn)介

　　黃彥浩，1978年生，博士，高工，中國(guó)電力科學(xué)研究院電力系統(tǒng)研究所工作，主要從事電力系統(tǒng)仿真分析、數(shù)據(jù)分析和人工智能研究。于之虹，博士，高工，中國(guó)電力科學(xué)研究院電力系統(tǒng)研究所工作，主要從事電力系統(tǒng)在線分析和數(shù)據(jù)分析研究。高波，碩士，高工，中國(guó)電力科學(xué)研究院電力系統(tǒng)研究所工作，主要從事電力系統(tǒng)在線分析和數(shù)據(jù)分析研究。

圖書(shū)目錄

前言
第一章數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)
第一節(jié) 數(shù)據(jù)與統(tǒng)計(jì)的基本概念
第二節(jié) 參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)
第三節(jié) 線性回歸分析與方差分析
本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第二章核方法
第一節(jié) 概述
第二節(jié) 核方法的基本原理
第三節(jié) 核函數(shù)
本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第三章知識(shí)建模
第一節(jié) 概述
第二節(jié) 知識(shí)建模的一般方法
第三節(jié) 語(yǔ)義網(wǎng)技術(shù)
第四節(jié) 本體和語(yǔ)義網(wǎng)技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用
本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第四章關(guān)聯(lián)分析
第一節(jié) 概述
第二節(jié) 經(jīng)典Apriori算法
第三節(jié) 關(guān)聯(lián)分析的應(yīng)用
本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第五章分類分析（Ⅰ）
第一節(jié) 基本概念
第二節(jié) 決策樹(shù)
第三節(jié) 貝葉斯分類
第四節(jié) 支持向量機(jī)
第五節(jié) ?-近鄰算法
本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第六章分類分析（Ⅱ）
第一節(jié) 基本概念
第二節(jié) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第三節(jié) 遺傳算法
第四節(jié) 模糊計(jì)算
第五節(jié) 粗糙集
第六節(jié) 粒子群優(yōu)化算法
本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第七章聚類分析
第一節(jié) 基本概念
第二節(jié) ?-means算法
第三節(jié) 系統(tǒng)聚類法
第四節(jié) 模糊聚類法
第五節(jié) 聚類分析關(guān)鍵問(wèn)題
本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第八章數(shù)據(jù)分析的其他方法
第一節(jié) 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析
第二節(jié) 時(shí)間序列分析
第三節(jié) 分形幾何
本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第九章數(shù)據(jù)可視化
第一節(jié) 概述
第二節(jié) 數(shù)據(jù)可視化的思路、方法和工具
第三節(jié) 可視分析簡(jiǎn)介
本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第十章電網(wǎng)仿真數(shù)據(jù)分析實(shí)踐的思路
第一節(jié) 概述
第二節(jié) 電網(wǎng)仿真計(jì)算數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和應(yīng)用方向
第三節(jié) 電網(wǎng)仿真數(shù)據(jù)分析的研究思路和重點(diǎn)環(huán)節(jié)
第四節(jié) 電網(wǎng)仿真數(shù)據(jù)分析存在的問(wèn)題和未來(lái)方向
本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第十一章電網(wǎng)仿真數(shù)據(jù)分析實(shí)踐的過(guò)程
第一節(jié) 概述
第二節(jié) 特征量選取
第三節(jié) 樣本處理
第四節(jié) 算法選擇及參數(shù)優(yōu)化
本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第十二章電網(wǎng)仿真數(shù)據(jù)分析案例系統(tǒng)的搭建
第一節(jié) 概述
第二節(jié) 實(shí)驗(yàn)測(cè)試程序的構(gòu)建
第三節(jié) 算法測(cè)試
本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
附錄
附錄A R語(yǔ)言
附錄B Matlab
附錄C Python語(yǔ)言
附錄D 其他數(shù)據(jù)分析工具