[发明专利]一种电网工程投资管理指标关联性分析方法

权利要求书

1.一种电网工程投资管理指标关联性分析方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1、建立电网工程投资管理业务流程，并提出相关工程投资管理指标；

步骤S2、采用改进后的Apriori算法进行多指标关联性分析：

S21、数据预处理：

S211、对电网工程投资管理业务项目中里程碑链条、资金链条、投资控制链条、物资链条四链条管理部门进行IP分类，分别记为0、1、2、3；

S212、对电网工程投资管理业务项目规划、计划、建设、竣工四阶段进行编号，分别标记为A，B，C，D四个阶段；

S213、去除无用项，若一电网指标名称无法与各链条各阶段对应，则剔除该指标数据；

S214、形成数据库：按照步骤(1)-(3)对电网工程投资管理业务数据进行处理，每个电网工程投资管理业务项目形成一个数据集Ri，每个数据集中包含每个电网工程投资管理业务项目对应的指标数据记录元素，所有的数据集形成数据库H＝{R₁,R₂，R₃,…,R_h}，h为数据集个数；

S22、基于改进后的Apriori算法生成频繁项集及其关联规则：

S221、设定最小支持度min_Support及最小置信度min_Conf；

S222、扫描数据库H，得到所有的数据集，标志每个数据集为长度为1的备选1-项集；

S223、对1-项集进行支持度及置信度判断，以实现剪枝：

1)支持度计算：即项集X和项集Y同时出现条目在样本中的比例，可由式(1)计算得到：

其中，Count(X)来表示项集X中出现一事件的样本数量，Count(Y)表示项集Y中出现一事件的样本数量；count(X∪Y)为项集X与项集Y同时出现某事件的样本数量；为规则即X与Y关联度的支持度；

2)置信度计算：即在项集A已发生的情况下，项集B发生的概率，可由式(2)计算得到：

其中为规则即X与Y关联度的置信度；

3)对1-项备选集进行剪枝操作，对于X与Y样本集规则若小于最小支持度min_Support或小于最小置信度min_Conf，则认定项集X与项集Y弱关联，则删除不满足最小支持度的备选1-项集；

4)计算最大频繁1-项集的长度为m，则标记max_len＝m，标记min_len＝1；

S224、基于二分法，计算下次迭代过程中频繁项集中每个集合的长度n，可由式(3)计算得到：

S225、基于下次迭代过程中频繁项集中每个集合的长度n，从长度为m的频繁1-项集中随机抽取n个长度为n的备选n-项集，此时的备选n-项集中共有个集合；

S226、基于步骤S223对备选n-项集进行进一步剪枝，得到频繁n-项集；

S227、若频繁n-项集为空集，则最大频繁项集中集合的长度小于n，则最大频繁项集中每个集合的长度范围为1≤kn；若频繁n-项集为非空集，则最大频繁项集中每个集合的长度范围为n≤k≤m；

S228、若最大频繁项集中每个集合的长度范围为1≤kn，则min_len值维持不变，设定max_len＝n；若min_len-max_len≥1，则转到步骤S223重新开始迭代，若min_len-max_len1，则输出最终最大频繁项集；

若最大频繁项集中每个集合的长度范围为n≤k≤m，则min_len＝n，max_len值维持不变，基于式(3)计算下次迭代过程中频繁项集中每个集合的长度n，将步骤S227中频繁n-项集的多集合两两合并更新新的n-项备选集，在转至步骤S226重复迭代，直到产生最大频繁项集；

S229、确定最大频繁项集后，基于式(2)求取频繁项集之间的置信度，获取电网工程投资项目全流程指标间的强关联规则并输出。