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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:使用数据挖掘的决策树分类,DBSCN集群分析和K最近邻算法实现了天然气管道泄漏的信息开采,ALSE揭示了天然气管道传输背后的客观规律,与每个参数和发展趋势有本质上联系起来。我们可以降低事故和经济损失的风险,以便提前控制天然气传输。

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