基于Apriori算法对地面沉降影响因素的数据挖掘及分析

为有效利用盾构法施工过程中产生和积累的大量掘进历史数据、挖掘知识和信息,以优化掘进参数、控制地表沉降,采集某地铁相邻两区间的地面沉降数据及掘进参数,基于数据挖掘技术,通过对比优缺点,综合等宽离散和k-means聚类2种方法将数据离散化,并采用Aprioir算法进行关联规则挖掘。通过分析关联规则得到以下结论:出土率、注浆填充率和俯仰角对沉降值影响较大,掘进速度和刀盘转矩对沉降值也有一定影响。根据数据离散区间和关联规则,给出穿越土层为圆砾和卵石时的注浆填充率建议值为185%～190%,注浆压力建议区间为0.16～0.22 MPa,同时建议俯仰角纠偏幅度宜平均每3环小于±0.2°。

数据挖掘技术在高校贫困生管理工作中的应用

本文以贫困生的管理培养为研究对象,开发基于SQL Server2005的贫困生管理信息系统,并使用SQLServer 2005 Analysis Services(SSAS)创建数据挖掘解决方案,发现贫困生学生智育成绩、德育成绩的分布情况,并挖掘智育成绩、德育成绩的相关性,从而为贫困生的评选及培养方案的制定提供依据。