【摘 要】
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由于电力营销在运行过程中产生大量形态各异的数据,随之产生繁多的数据库,在有效的时间内快速寻求目标数据成为一道难题。针对该问题,该研究在数据管理过程中融入了BP神经网络和云算法,构建了大数据处理平台SP-DPP。SP-DPP软件平台具有卓越的吞吐量与加速比,能够承载多种数据类型,具有较大的数据存储容量,并且能够在较短的时间内处理批量数据,使得处理数据的能力大大提高。该研究通过BP网络算法模型计算、训练电力营销管理系统数据样本,然后将模型接收的电力数据按照误差逆传播算法训练多层前馈网络,大大提高电力营销管理系
【基金项目】
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河南省科技计划项目(521304170028)。
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由于电力营销在运行过程中产生大量形态各异的数据,随之产生繁多的数据库,在有效的时间内快速寻求目标数据成为一道难题。针对该问题,该研究在数据管理过程中融入了BP神经网络和云算法,构建了大数据处理平台SP-DPP。SP-DPP软件平台具有卓越的吞吐量与加速比,能够承载多种数据类型,具有较大的数据存储容量,并且能够在较短的时间内处理批量数据,使得处理数据的能力大大提高。该研究通过BP网络算法模型计算、训练电力营销管理系统数据样本,然后将模型接收的电力数据按照误差逆传播算法训练多层前馈网络,大大提高电力营销管理系
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