基于MapReduce和BP神经网络的数据融合研究

• 作者: 刘倩 刘晓淞 孙静 李时
• 来源期刊: 长春工程学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: MapReduce 风电场功率 信息融合 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 信息技术与应用
• 页码范围: 99-101
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 2120字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-8984.2018.02.025

摘要

针对智能电网大数据分析和处理时普遍存在的计算量和通信量较大的问题,提出了一种基于互信息和BP神经网络的融合处理算法.采用互信息法筛选海量数据间的关联特征参数,结合BP神经网络算法对其进行决策融合,并与MapReduce模型相结合,以减少数据的冗余和维度,实验通过对风电场功率进行预测分析,结果表明该方法在处理效率、误差等方面有明显优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘倩	滁州职业技术学院机电工程系	12	10	1.0	3.0
2	李时	国网滁州供电公司营销部	4	0	0.0	0.0
3	孙静	国网滁州供电公司营销部	4	0	0.0	0.0
4	刘晓淞	国网滁州供电公司营销部	4	0	0.0	0.0