基于FP-Growth算法和GRNN的电力知识文本挖掘
为了提高电力知识文本挖掘的性能,采用FP-Growth算法对影响电力需求的强关联因素进行挖掘,运用广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)算法实现电力需求预测.首先,对待挖掘的电力文本进行指标提取并编码,生成电力文本初始FP-Tree;接着采用FP-Growth算法遍历所有FP-Tree,生成频繁集,过滤掉小于最小支持度的项,留下频数较高的频繁项;然后根据更新后的FP-Tree统计关联项,选择与总用电量增长率关联强的变量生成训练样本;最后采用GRNN算法对电力需求文本进行训练,输入电力需求预测样本,设置平滑因子,通过模式层的输出和加权求和来获得电力需求预测结果.实验结果证明,通过合理设置最小支持度和GRNN的平滑因子,能够获得较好的电力文本挖掘性能,与常用挖掘算法相比,所提算法能够获得更高的电力需求预测准确率.
电力文本挖掘;FP-Growth算法;广义回归神经网络;平滑因子;频繁集
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TP391.1(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;重庆市教委科学技术重点研究项目
2021-08-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
86-90
