基于storm云平台的电力信息系统实时监理的研究

为解决电力信息系统工程监理质量控制过程中各要素不能实时处于受控状态的问题,利用蝙蝠算法对Elman神经网络的初始权值和阈值优化,并结合storm云平台,构建了电力信息系统工程监理实时分析预测模型。通过案例分析与标准的Elman神经网络模型对比,表明该模型具有更高的预测准确度和较快的收敛速度,能够有效地应用于电力信息系统工程监理质量控制中。