基于C4.5算法的输差分析在数字气田中的应用

在天然气输差分析的研究中，输差原因错综复杂，但在其影响因素数据中许多潜在有价值的规律未被发现。在各种机器学习算法中,决策树以其简单容易实现等特点被认可。本文首先介绍了分类器的基本概念和决策树构建思路，然后讲述了在天然气信息数据库的基础上如何建立决策树分类器，接着利用xml  的优越性进行存储，并依据创建的决策树对数差进行预测。关键词  天然气数据  输差分析  数据挖掘  决策树  C4.5  XmlAbstract  In  the  studies  of  analysis  on  measuring  error  of  natural  gas  ,reason  of  measuring  error  is  complex,  but  the  potential  and  valuable  rules  hid  in  the  result  data  have  not  been  discovered.  The  algorithm  of  decision  trees  is  well  known  due  to  simpleness  and  easy  to  realize  in  machine  learning.Firstly  we  describe  how  to  construct  a  decision  tree  classifier  on  the  information  database  made  by  natural  gas  corporation,then  store  it  taking  advantage  of  xml,and  forecast  measuring  error  by  the  desion  tree  created.Keywords  natural  gas  data  analysis  on  measuring  error  Data  mining  Decision  tree  C4.5  Xml