【摘 要】
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对电网运行产生的时间序列数据展开实时预测研究,提出基于Storm平台和ARIMA模型的预测框架。分析不同类型电网时序数据的特点,预设拟合模型以降低模型构建的盲目性,缩短预测
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对电网运行产生的时间序列数据展开实时预测研究,提出基于Storm平台和ARIMA模型的预测框架。分析不同类型电网时序数据的特点,预设拟合模型以降低模型构建的盲目性,缩短预测时间,同时设计基于HBase的新型时序数据存储模式加快数据检索速度。通过对海量的时序数据源进行并发预测,比较不同数据样本对预测值的影响并实时分析预测误差。经实例从预测精度、运算速度、占用资源3个角度验证了该框架的有效性与实用性。
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