【摘 要】
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摘 要：对用用电大数据进行用电类型估计算法不足这一问题，设计了基于模糊均值（FCM）抽样划分聚类的方案。通过高斯平滑预处理消除测量数据中的波动和噪声；再改进FCM模型，使之适用于用电类型的估计；最后，基于抽样划分和均值更新的思想，提高改进模型的运行性能，以运用于用电大数据的处理。模型检验和算例对比实验，证明了该方案具有速度快，准确率高的特点，适合运用于相关用电大数据处理上。 关键词：FCM聚类；
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对用用电大数据进行用电类型估计算法不足这一问题,设计了基于模糊均值(FCM)抽样划分聚类的方案.通过高斯平滑预处理消除测量数据中的波动和噪声;再改进FCM模型,使之适用于用电类型的估计;最后,基于抽样划分和均值更新的思想,提高改进模型的运行性能,以运用于用电大数据的处理.模型检验和算例对比实验,证明了该方案具有速度快,准确率高的特点,适合运用于相关用电大数据处理上.
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