论文摘要
针对智能电网数据繁多、维度较高、难以识别的技术问题,提出了降低大数据维度的构想,并设计出基于随机森林算法的物联网智能电网大数据管理系统。通过采用Bagging算法对数据样本训练、学习,建立起多个决策树构型,根据少数服从多数的投票法原则确定建立决策树的节点和分支,最终建立起成熟的随机森林算法模型,通过随机森林算法模型将智能电网中的大数据从高纬度降低到低纬度。本设计的方案大大减小了大数据处理难度,优化了数据处理的效率,增加了分析问题、解决问题的有效途径,为智能电网的健康、有序运行提供有力保障。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 彭姣,刘明硕,杨力平
关键词: 智能电网,维度,算法,随机森林算法,决策树
来源: 计算技术与自动化 2019年04期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业,计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司
分类号: TM76;TP311.13
DOI: 10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.201904026
页码: 139-143
总页数: 5
文件大小: 1487K
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