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Natural gas pipeline leak detection based on data mining

机译:基于数据挖掘的天然气管道泄漏检测

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摘要

Using data mining's decision tree classification, DBSCN cluster analysis, and K-nearest neighbor algorithm realizes the information mining of natural gas pipeline leak, and alse uncovers the objective laws behind the natural gas pipeline transmission, intrinsically linking to the each parameter and development trend. We could reduce the risk of accidents and economic losses, in order to control the natural gas transmission in advance.
机译:利用数据挖掘的决策树分类,DBSCN聚类分析和K近邻算法,实现了天然气管道泄漏的信息挖掘,同时揭示了天然气管道传输背后的客观规律,内在地联系了各个参数和发展趋势。为了提前控制天然气的输送,我们可以减少事故和经济损失的风险。

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