基于居民特征的老旧小区改造需求分析

为更全面准确地掌握居民需求,本文以居民特征为切入点,利用关联规则Apriori算法,在实证数据集上挖掘居民特征与改造需求之间的潜在关联,通过测试样本集预判居民需求验证了该规则的有效性,最后对关联规则进行总结分析,得出居民特征与改造需求对应的关联性结论,为老旧小区改造需求识别提供决策参考,有助于老旧小区改造从“经验驱动”向“数据驱动”改进。

基于多维关联信息的电压暂降治理需求识别

准确识别用户的电压暂降治理需求,有助于指导用户的电压暂降治理精准投资决策,保证电网公司优质供电服务的顺利推进。基于用户的多维关联信息,提出用户电压暂降治理需求识别模型。首先,构建用户电压暂降治理需求特征库,包括特征指标定义、条件特征和结果特征的计算方法。其次,对连续特征进行离散化处理,筛选出用于需求识别的最优特征,建立需求识别决策表。然后,提出自适应频繁模式增长(frequent-pattern growth,FP-Growth)算法提取关联规则,并提出改进的余弦相似度方法匹配关联规则,识别用户电压暂降治理需求。最后,基于60个中小型工业用户数据,验证了所提模型的有效性与正确性。

城镇化进程中广东农村村民应急行为特征分析

加强与改善农村城镇化进程中村民应急行为已成为政府的一项迫切任务,分析与掌握村民应急行为特征成为其中的重要内容。通过实证调研构建广东农村城镇化进程中村民应急行为Apriori关联规则模型,分析村民在个体基本因素影响下表现出来的主要应急行为特征,提出改善村民应急行为的建议,为广东乃至全国农村城镇化中应急服务管理工作提供决策依据。