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煤矿瓦斯涌出时序预测的自组织数据挖掘方法
被引量：
6
1
作者
李润求
吴莹莹
+1 位作者
施式亮
朱红萍
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第7期18-23,共6页
为分析煤矿瓦斯涌出复杂系统时间序列预测方法,提出自组织数据挖掘(SODM)与相空间重构(PSR)相结合的预测建模方法。首先应用C-C方法计算时间序列的最佳嵌入维数和延迟时间后进行PSR;然后以二元二次方程为传递函数,以嵌入维数变量为自变...
为分析煤矿瓦斯涌出复杂系统时间序列预测方法,提出自组织数据挖掘(SODM)与相空间重构(PSR)相结合的预测建模方法。首先应用C-C方法计算时间序列的最佳嵌入维数和延迟时间后进行PSR;然后以二元二次方程为传递函数,以嵌入维数变量为自变量,以延迟时间后的时间序列为因变量,通过内准则确定传递函数系数和外准则选择最优传递函数,并以最优传递函数的输出为下层迭代传递函数的输入,最后获得最优复杂度预测模型。算例结果表明:该方法对煤矿瓦斯涌出量预测的相对误差为-5.751 7%~6.049 3%,平均相对误差2.145 7%,预测结果能满足煤矿安全生产实际工程应用要求。
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关键词
瓦斯
时间序列
预测
相空间重构(PSR)
自组织数据挖掘(
sodm
)
煤矿
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职称材料
基于自组织数据挖掘的电子商务客户流失预测模型
被引量：
12
2
作者
张秋菊
朱帮助
《企业经济》
CSSCI
北大核心
2011年第1期95-99,共5页
为解决电子商务客户流失预测中的高维、非线性问题,本文将自组织数据挖掘理论(SODM)引入客户流失预测,提出一种新颖的基于自组织数据挖掘的电子商务客户流失预测模型。该方法将自组织数据挖掘中的客观系统分析算法(OSA)和改进分组数据...
为解决电子商务客户流失预测中的高维、非线性问题,本文将自组织数据挖掘理论(SODM)引入客户流失预测,提出一种新颖的基于自组织数据挖掘的电子商务客户流失预测模型。该方法将自组织数据挖掘中的客观系统分析算法(OSA)和改进分组数据处理网络(GMDH)集成起来进行电子商务客户流失预测。首先利用OSA算法选择出重要的电子商务客户流失关键属性,然后将训练样本送入改进GMDH网络进行学习和训练,进而对测试样本客户流失状态进行判别。将该方法应用于某网上商店客户流失预测实证分析,预测结果验证了该方法对包含多种因素影响的电子商务客户流失预测具有优势,基于自组织数据挖掘的电子商务客户流失预测模型具有较强的实用性和可操作性。
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关键词
客户流失预测
自组织数据挖掘
客观系统分析
数据分组处理
电子商务
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职称材料
自组织数据挖掘方法研究综述
被引量：
2
3
作者
张宾
贺昌政
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第10期1719-1723,1727,共6页
从对自组织数据挖掘方法(SODM)本身的改进和SODM与其他建模方法结合两方面介绍了SODM的研究进展.对SODM本身改进的方面包括模型表示、选择准则和搜索方法.分析SODM与神经网络、遗传算法、模糊法则归纳法以及模拟方法的结合.在此基础上,...
从对自组织数据挖掘方法(SODM)本身的改进和SODM与其他建模方法结合两方面介绍了SODM的研究进展.对SODM本身改进的方面包括模型表示、选择准则和搜索方法.分析SODM与神经网络、遗传算法、模糊法则归纳法以及模拟方法的结合.在此基础上,指出SODM改进方向应该在改善算法本身的基础上,将其从单纯的数据挖掘技术扩展为知识发现的全过程.
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关键词
自组织数据挖掘方法
数据分组处理方法
数据挖掘
知识发现
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职称材料
题名
煤矿瓦斯涌出时序预测的自组织数据挖掘方法
被引量：
6
1
作者
李润求
吴莹莹
施式亮
朱红萍
机构
湖南科技大学资源环境与安全工程学院
煤矿安全开采技术湖南省重点实验室
湖南科技大学信息与电气工程学院
出处
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第7期18-23,共6页
基金
国家自然科学基金项目(51274100)
湖南省教育厅科学研究项目(14C0424
+1 种基金
14B058)
国家安全生产监督管理局南方煤矿瓦斯与顶板灾害预防控制安全生产重点实验室开放基金项目(E21727)
文摘
为分析煤矿瓦斯涌出复杂系统时间序列预测方法,提出自组织数据挖掘(SODM)与相空间重构(PSR)相结合的预测建模方法。首先应用C-C方法计算时间序列的最佳嵌入维数和延迟时间后进行PSR;然后以二元二次方程为传递函数,以嵌入维数变量为自变量,以延迟时间后的时间序列为因变量,通过内准则确定传递函数系数和外准则选择最优传递函数,并以最优传递函数的输出为下层迭代传递函数的输入,最后获得最优复杂度预测模型。算例结果表明:该方法对煤矿瓦斯涌出量预测的相对误差为-5.751 7%~6.049 3%,平均相对误差2.145 7%,预测结果能满足煤矿安全生产实际工程应用要求。
关键词
瓦斯
时间序列
预测
相空间重构(PSR)
自组织数据挖掘(
sodm
)
煤矿
Keywords
gas
time series
prediction
phase space reconstruction（PSR）
self-organizing data mining（sodm）
coal mine
分类号
X936 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
基于自组织数据挖掘的电子商务客户流失预测模型
被引量：
12
2
作者
张秋菊
朱帮助
机构
五邑大学系统科学与技术研究所
北京理工大学管理与经济学院
出处
《企业经济》
CSSCI
北大核心
2011年第1期95-99,共5页
基金
国家自然科学基金项目"基于核方法的复杂经济社会系统建模关键技术研究"(批准号:70471074)
广东省自然科学基金项目"面向电子商务客户行为预测的综合集成方法研究"(批准号:9452902001004060)
国家博士后科学基金一等资助项目"基于核方法的电子商务客户流失预测模型研究("批准号:20100470008)
文摘
为解决电子商务客户流失预测中的高维、非线性问题,本文将自组织数据挖掘理论(SODM)引入客户流失预测,提出一种新颖的基于自组织数据挖掘的电子商务客户流失预测模型。该方法将自组织数据挖掘中的客观系统分析算法(OSA)和改进分组数据处理网络(GMDH)集成起来进行电子商务客户流失预测。首先利用OSA算法选择出重要的电子商务客户流失关键属性,然后将训练样本送入改进GMDH网络进行学习和训练,进而对测试样本客户流失状态进行判别。将该方法应用于某网上商店客户流失预测实证分析,预测结果验证了该方法对包含多种因素影响的电子商务客户流失预测具有优势,基于自组织数据挖掘的电子商务客户流失预测模型具有较强的实用性和可操作性。
关键词
客户流失预测
自组织数据挖掘
客观系统分析
数据分组处理
电子商务
Keywords
customer churn prediction
self-organ
ize
data
mining（
sodm）
objective system analysis（OSA）
group method of
data
handling（GMDH）
E-business
分类号
F232 [经济管理—会计学]
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职称材料
题名
自组织数据挖掘方法研究综述
被引量：
2
3
作者
张宾
贺昌政
机构
四川大学管理科学系
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第10期1719-1723,1727,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(70271073)
文摘
从对自组织数据挖掘方法(SODM)本身的改进和SODM与其他建模方法结合两方面介绍了SODM的研究进展.对SODM本身改进的方面包括模型表示、选择准则和搜索方法.分析SODM与神经网络、遗传算法、模糊法则归纳法以及模拟方法的结合.在此基础上,指出SODM改进方向应该在改善算法本身的基础上,将其从单纯的数据挖掘技术扩展为知识发现的全过程.
关键词
自组织数据挖掘方法
数据分组处理方法
数据挖掘
知识发现
Keywords
self-organizing
data
mining
（sodm
）
GMDH
data
mining
knowledge discovery
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
煤矿瓦斯涌出时序预测的自组织数据挖掘方法
李润求
吴莹莹
施式亮
朱红萍
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2017
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于自组织数据挖掘的电子商务客户流失预测模型
张秋菊
朱帮助
《企业经济》
CSSCI
北大核心
2011
12
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
自组织数据挖掘方法研究综述
张宾
贺昌政
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
2
在线阅读
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职称材料
已选择
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