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基于大数据技术的用电量预测模型
基于大数据技术的用电量预测模型
作者:
陈星豪
陶国飞
黄柳萍
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
大数据
机器学习
用电量
预测模型
摘要:
将机器学习结合大数据技术用于解决复杂的数据分析并建立高效的用电量预测模型.首先使用Mapper算法和Reducer算法在MapReduce中执行任务以完成原始数据处理和提取特征,使用统计列标准化方法来转换数据,使数据标准化,最后标准化的数据以结构化格式保存在HDFS当中,训练反向传播神经网络用于预测用电量.实验结果表明,通过收集的数据,预测精准度达到93%,证明机器学习结合大数据技术,可以用于预测可增强效率和解决复杂数据分析问题,特别是在电力发电系统中.
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制造业
用电量预测
预测模型
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基于随动思想的月度用电量时间序列预测模型
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文献信息
篇名
基于大数据技术的用电量预测模型
来源期刊
广西水利水电
学科
工学
关键词
大数据
机器学习
用电量
预测模型
年,卷(期)
2018,(2)
所属期刊栏目
计算机应用
研究方向
页码范围
83-87
页数
5页
分类号
TP399|TM74
字数
3892字
语种
中文
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
黄柳萍
11
24
3.0
4.0
2
陈星豪
29
38
4.0
4.0
6
陶国飞
4
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3.0
传播情况
被引次数趋势
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研究主题发展历程
节点文献
大数据
机器学习
用电量
预测模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
广西水利水电
主办单位:
广西水利电力勘测设计研究院
出版周期:
双月刊
ISSN:
1003-1510
CN:
45-1147/TV
开本:
大16开
出版地:
广西省南宁市民主路1-5号
邮发代号:
创刊时间:
1972
语种:
chi
出版文献量(篇)
3429
总下载数(次)
6
总被引数(次)
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