基于内存计算的电力负荷预测

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内存计算技术的提出和发展,是基于实际情况的需求.对诸多行业来说,其在数据处理方面存在各种各样的问题及困难,诸如数据处理量极大、数据处理效率偏低、处理速度慢等,电力行业的负荷预测也遇到阻碍,要对大批量的数据实时分析做出预测成为一大难题,本文就以基于内存计算,结合BP神经网络预测模型,研究负荷预测中的问题,实验证明比传统方法有质的提升.
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