简介:随着企业规模的不断成长、信息化建设工作的不断深入,信息量的增长给实时历史数据库存储管理能力和数据访问能力提出了更高的要求。面对庞大的数据量,实时历史数据库迫切需要解决数据处理与存储的问题。一方面要保证数据处理的实时性;另一方面需要为海量数据存储提供弹性的管理空间。通过建设海量历史/准实时数据管理平台,可以有效解决公司调度、输变电设备状态监测、用电信息采集、配电自动化等业务应用的海量历史/准实时数据处理难题。
简介:传统的最小二乘支持向量机模型对训练样本的各个输入点同等看待,各输入向量的贡献度是相同,未对离群点加以考虑.在最小二乘支持向量机模型中引入隶属度的相关理论并建立模糊隶属度函数,对离群点和正常点赋予不同的贡献度,建立了模糊最小二乘支持向量机模型.最后,以美国PJM电力市场的边际电价预测为例,验证了本文模型的预测精度比传统的最小二乘向量机模型高50%左右,且复杂程度基本不变.