关联规则分析倒班运行质量:Apriori算法改进应用

需积分: 8 0 下载量 136 浏览量 更新于2024-08-11 收藏 143KB PDF 举报
"这篇论文探讨了关联规则在倒班运行质量分析中的应用,通过改进的Apriori算法,发掘运行班组与运行质量评价指标之间的关联,以评估班组的运行表现。作者提出的方法在火电厂锅炉运行质量分析实例中得到了验证,并取得了满意的结果。" 在倒班运行中,企业的设备通常由多个班组轮流操作,每个班组的技术水平和责任感可能有所不同,这就导致了运行质量的差异。为了分析和评估各个班组的运行质量,研究人员利用日运行记录数据,但这些数据反映了多个班组的综合效果,使得直接分析单个班组的性能变得复杂。 关联规则发现是一种数据挖掘技术,它在数据集中寻找项目之间的有趣关系,如“如果X发生,那么Y也倾向于发生”。在这种情况下,X和Y代表运行班组和运行质量评价指标。关联规则由支持度和置信度两个关键度量标准定义。支持度衡量项集(例如班组和评价指标组合)在所有事务(即所有运行记录)中出现的频率,而置信度则表示在项集X发生的条件下,项集Y也发生的概率。 在传统的Apriori算法基础上,针对倒班运行质量分析问题的特殊性,论文作者进行了改进。Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法,它通过迭代的方式生成频繁项集,并从中构造规则,但可能在处理大规模数据或特定问题时效率较低。改进后的算法可能更适应于处理班组与运行质量之间的复杂关系。 论文通过火电厂锅炉运行质量的案例展示了该方法的应用。在实际操作中,作者使用改进的Apriori算法找出运行班组与各项质量指标之间的关联规则,从而能够评价班组运行的质量。通过分析这些规则,管理层可以识别出哪些班组的操作与优质运行有关,或者哪些可能导致运行问题,从而采取相应措施提高整体运行效率和安全性。 这篇论文展示了关联规则在工业领域中的实用价值,特别是在运行质量分析中,为优化班组管理提供了新的工具和思路。通过对运行数据的深入挖掘,企业能够更好地理解班组行为对运行质量的影响,从而制定更有效的管理和培训策略。