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云平台下时间序列数据并行化排列熵特征提取方法

         

摘要

随着高级量测体系和各类监控系统的大规模建设发展,时间序列数据的规模呈指数级增长,在智能电网大数据中占有较大的比重.时间序列数据的特征提取是影响数据挖掘质量的关键步骤,在大数据背景下,传统的特征提取算法已无法满足海量数据处理的需求.结合云计算平台和MaxCompute大数据处理技术,设计实现了时间序列数据的表存储方法和并行化的时间序列数据排列熵特征提取算法.在云计算平台上采用不同规模的数据集对并行化算法进行测试,验证了并行化排列熵算法的正确性和高性能.

著录项

  • 来源
    《电力自动化设备》 |2019年第4期|217-223|共7页
  • 作者单位

    国网河北能源技术服务有限公司;

    河北石家庄050000;

    国网河北省电力有限公司电力科学研究院;

    河北石家庄050000;

    国网河北能源技术服务有限公司;

    河北石家庄050000;

    国网河北省电力有限公司电力科学研究院;

    河北石家庄050000;

    国网河北省电力有限公司电力科学研究院;

    河北石家庄050000;

    国网河北省电力有限公司电力科学研究院;

    河北石家庄050000;

    国网河北省电力有限公司电力科学研究院;

    河北石家庄050000;

    国网河北省电力有限公司电力科学研究院;

    河北石家庄050000;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 电力系统的运行;
  • 关键词

    时间序列数据; 排列熵; 特征提取; 并行算法; 大数据; 云计算;

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