摘要：针对智能电网大数据环境下,支持向量机在功率预测时模型的预测精度和系统运行时间受到限制的问题,提出了运用MapReduce计算框架将智能电网原始特征数据集分块训练后合并,再将合并后的数据集进行训练,建立基于Hadoop平台的并行式SVM模型,完成支持向量寻优以及功率预测.通过对风力发电功率进行预测试验分析,实验仿真结果表明优化后的并行式SVM模型相比于传统的SVM模型,在功率预测方面的速度和精度都有显著提高.
分类：期刊> 人文社会科学> 社会科学II> 教育综合
收录：知网收录(中) > 维普收录(中) > 万方收录(中) > 国家图书馆馆藏 > 上海图书馆馆藏
关键词：风力发电 svm hadoop平台 并行化
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
