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摘 要：針對數據挖掘分類和響應特征分析存在的難度。提出利用支持向量機算法改進時間序列算法，以提高數據自動化挖掘能力，利用分段聚合近似方法用于降低預處理電力系統(tǒng)負載數據的維數。實驗結果表明，當數據樣本數量為5 000時，標準偏 差（σ）內0.25準確性達到最高0.98；測試集數據組的平均數據挖掘誤差為7.2%，訓練集數據組的平均數據挖掘誤差分別為13.81%和13.55%。（剩余7756字）
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基于數據挖掘技術的用電負荷自動化處理系統(tǒng)仿真
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