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针对海量负荷数据分析,本文提出了一种MR-CPGA-Elman的并行负荷预测模型。首先采用粗粒度并行遗传算法(CPGA)对Elman网络权重和阈值进行了优化;然后结合MapReduce进行分布式并行计算;最后以实际负荷数据为例,说明该方法能提高预测精度和计算效率。
基于MR-CPGA-Elman的电力负荷并行预测研究
【摘 要】
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针对海量负荷数据分析,本文提出了一种MR-CPGA-Elman的并行负荷预测模型。首先采用粗粒度并行遗传算法(CPGA)对Elman网络权重和阈值进行了优化;然后结合MapReduce进行分布式
【机 构】
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重庆师范大学涉外商贸学院
【出 处】
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数字技术与应用
【发表日期】
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2019年6期
【基金项目】
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重庆市教育委员会科学技术研究计划青年项目(KJQN201802001);重庆市铜梁区社会科学规划项目(skgh2019006);重庆师范大学涉外商贸学院科研项目(ZGKY2018008)
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