MapReduce 框架下运用 K-modes 聚类算法进行日负荷曲线预测
李彦
王颖
廖一鸣
赵文硕
1.华北电力大学控制与计算机工程学院 北京 1022062.华北电力大学控制与计算机工程学院 北京 1022063.华北电力大学控制与计算机工程学院 北京 1022064.华北电力大学控制与计算机工程学院 北京 102206
摘要：提出一种 MapReduce 框架下运用 K‐modes 聚类算法，并基于电力大数据对日负荷曲线进行预测的方法。将预测结果与传统 K‐modes 聚类算法的预测结果进行对比，结果表明：K‐modes 聚类算法进行分布式处理的方法是可行的，使用这种方法对日负荷曲线进行预测效果更好，提高了预测的精确性，更好地指导电力生产。
关键词：大数据MapReduceK-modes 聚类算法日负荷曲线预测
分类号：TP181(自动化基础理论)
论文发表日期：2016-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 230-232,316 )
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