基于信息融合的电力大数据可视化预处理方法

• 作者: 刘燕 宋雨 尹军 李刚
• 来源期刊: 广东电力
• 学科: 工学
• 关键词: 电力大数据 数据可视化 信息融合 神经网络 模糊数学
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 专家论坛
• 页码范围: 10-14
• 页数: 5页
• 分类号: TM73
• 字数: 3514字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-290X.2016.12.003

摘要

在研究电力大数据基本特征的基础上,分析了电力大数据可视化预处理中的效率与性能问题.通过引入信息融合方法,针对电力大数据“数量大”、“类型多”等特征,采用基于Map-Reduce与神经网络相结合的大数据集样例分类融合模型,解决大数据在结构化、半结构化、非结构化并存的异构数据融合问题.其中,利用神经网络的聚类和非线性映射能力,选用改进的Hermite正交多项式激励前向神经网络模型,结合Map-Reduce模型实现大规模数据集的并行处理,将属于同一对象的异源、异构数据融合在统一的描述视图中,完成多源异构数据的分类融合.最后,通过Hadoop平台进行了算例仿真.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋雨	华北电力大学控制与计算机工程学院	91	893	17.0	24.0
2	刘燕	华北电力大学控制与计算机工程学院	18	85	5.0	9.0
3	尹军		2	33	2.0	2.0