智能电网建设中云计算大数据处理技术的运用

概述云计算大数据处理技术的相关内容,探讨其在智能电网中的应用,以期为电力企业的智能电网数据高质量、迅捷处理提供参考经验。

智能电网建设中云计算大数据处理技术的运用分析

智能电网就是电网的智能化,其目标是实现电网的可靠、安全、经济、高效、环境友好和使用安全。电力大数据是指在发电、配电、输电、营销及管理等各环节产生的电力数据,这些数据由数据中心统一进行储存和管理。电力大数据具有以下特征:数据体量大、数据种类多、数据采集传输和处理速度快、涵盖信息多、跨行业间信息交互频繁。云计算是一种新的分布计算模式,其中包含了大量的资源,能够为电力用户提供存储的大量数据和对数据进行计算,起到提升智能电网存储容量和处理效率的作用。本文将概述云计算和大数据的处理技术方式,探讨云计算大数据处理技术在智能电网中的运用。

基于云计算的大学生创业信息服务平台构建

国家鼓励大学生创业,目前大学生这个群体已经成为了创业群体的重要组成部分。创新是经济发展的动力,创业能够在很大程度上带动就业、促进经济多元化发展,提高人民的生活水平。对于创业者来说,掌握信息是非常重要的,所以创业者十分关注各种社会动态、行业发展以及网络信息。构建并发展创业服务信息平台,能够为创业者提供优质、准确的创业信息,帮助大学生自主创业。创业服务信息平台能够在创业人、社会以及平台之间寻找利益共同点,更大地开发创业者的创业能力。本文介绍了云计算技术,分析了创业服务信息平台的构成。

基于在线序列优化极限学习机的电子商务客户流失量预测模型

为了提高电子商务客户流失量预测的准确性,针对单机处理模式无法有效预测海量电子商务客户流失量的难题,提出了在线序列优化极限学习机的电子商务客户流失量预测模型。首先通过云计算技术的Map/Reduce模式对电子商务客户流失量数据进行分割,得到多个训练子集,然后采用线序列优化极限学习机对电子商务客户流失量的每一个训练子集进行建模,并对训练子集的预测结果进行融合,得到电子商务客户流失量的最终预测结果,最后通过电子商务客户流失量算例进行模型的有效性进行验证。结果表明,该文模型提高了电子商务客户流失量的预测精度,而且减少了电子商务客户流失量建模的训练时间,大幅度提高了电子商务客户流失量预测速度。