数据挖掘技术在水利工程管理中的实施要点.doc
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1、数据挖掘技术在水利工程管理中的实施要点随着我国经济建设的快速发展,一大批水利工程应运而生,完善了我国水利工程体系防洪、排涝、灌溉、发电、养殖与旅游等重要功能。促进国民经济的快速发展。同时,水利工程建设取得的辉煌成就与其更快的发展需要在水利工程管理手段上作出新的调整,延长水利工程的寿命,发挥水利工程的重要价值。因此,该文从水利工程所运用的数据挖掘技术入手,对数据挖掘技术与水利工程的高效结合作出探讨。1 浅析数据挖掘技术实施方法数据挖掘技术是将现已存在的、海量分散的数据作为重要“资源”进行挖掘,从而研发出新的技术1。它以数据挖掘引擎为主要工具,通过对数据库中的数据进行分析,提炼出最具价值的数据信息
2、。1.1 利用关联性分析通过数据间存在的关联性在数据源中找到所需要的目标数据以及延伸信息,通过数据间的联系找出规律,以便更好的分析利用数据。1.2 数据的分类与整合将较多的数据进行有目的的分类整合,对于没有规律与类型标记的数据按照相关规则进行分类,使具备相同规律的信息集中在一起。方便数据的查找与应用,提高数据认识能力,提高工作效率。1.3 坚持预见性分析要在数据源中保持预测性分析,通过重要数据类模型,对信息进行综合有效的分析与预测,从而得出数据发展趋让数据本身通过数据挖掘技术得出所需结论。1.4 把握概念通过了解数据源中所需信息的内涵,概括其主要特征,作出概念性的描述。使数据具有较高的明确性。
3、1.5 把握数据偏差数据在导入导出之间难免会存在偏差,通过数据挖掘技术对数据进行必要的检测,找出参照值与结果之间是否存在差异,从而发现一些潜在信息,缩小数据误差。2 数据挖掘技术在水利工程管理中面临的主要问题2.1 观点的差异性在水利工程管理中,需要利用数据挖掘技术处理大量的空间数据。由于水利工程具有系统性,需要多个部门与领域的协调配合来实现高效的管理。然而在数据分析上往往因为角度不同,使专家之间有不同的意见。因此要加强利用新技术,利用交互探查、查询驱动等方法对数据进行探查式的快速联机查询,从而对数据进行有效分析,减少差异。2.2 与GIS系统相孤立GIS是水利工程信息系统的主体,它可以生成大
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