【摘 要】
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针对智能电网大数据环境下,支持向量机在功率预测时模型的预测精度和系统运行时间受到限制的问题,提出了运用MapReduce计算框架将智能电网原始特征数据集分块训练后合并,再将
【机 构】
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滁州职业技术学院机电工程系,国网滁州供电公司营销部
【基金项目】
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安徽省质量工程项目（2016tszy061）.
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针对智能电网大数据环境下,支持向量机在功率预测时模型的预测精度和系统运行时间受到限制的问题,提出了运用MapReduce计算框架将智能电网原始特征数据集分块训练后合并,再将合并后的数据集进行训练,建立基于Hadoop平台的并行式SVM模型,完成支持向量寻优以及功率预测.通过对风力发电功率进行预测试验分析,实验仿真结果表明优化后的并行式SVM模型相比于传统的SVM模型,在功率预测方面的速度和精度都有显著提高.
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