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针对智能电网中积累的数据量不断增加这一问题,在并行计算模型MapReduce的基础上,提出了并行的深度玻尔兹曼机训练算法,深度玻尔兹曼机是一种多层的神经网络模型,使得预测结果更加准确的同时,大大提高了计算量。同时,对算法进行了优化,解决了训练过程中频繁迭代的问题。实验结果显示,提出的算法可以大大加快电网数据分析预测模型的训练工作。