甘肃电力数据中心电量数据的清洗技术
数据中心质量的高低取决于其数据的正确性,因此数据抽取质量的优劣就显得非常重要,由于行业的特殊性,目前很难找到一种通用的、高效的数据清洗方法。本文以电量数据为研究对象,重点介绍了电量数据的对象模型及产生异常的主要原因,提出了用遗产神经网络的预测模型来对数据清洗过程中产生的空缺值进行预测填补,并对提出的方法进行了实际的数据对比分析,以验证该方法的有效性。
数据中心 数据清洗 异常检测 遗传神经网络算法
张驰
甘肃电力信息通信中心 甘肃兰州 730050
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兰州
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992-995
2010-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）