【摘 要】
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针对电力公司海量数据分类问题,提出一种改进的k-means数据分类方法.在k-means算法的基础上,应用PCA对k-means算法进行降维处理,用canopy算法优化最佳簇集数、初始聚类中心.
【机 构】
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东方电子股份有限公司,山东烟台264000
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针对电力公司海量数据分类问题,提出一种改进的k-means数据分类方法.在k-means算法的基础上,应用PCA对k-means算法进行降维处理,用canopy算法优化最佳簇集数、初始聚类中心.然后,应用改进的k-means算法对居民用户用电进行聚类;最后以该聚类结果为基础,建立LSTM预测模型.通过LSTM预测模型对某小区90户居民用电数据进行仿真实验,并对比分析了传统聚类、改进聚类和不适用聚类下LSTM三种模型的预测结果.结果 表明,未使用任何聚类算法构建的LSTM模型在进行电力负荷预测时,预测结果的精度最低;应用改进的k-means算法构建的LSTM模型预测结果精度最佳.
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