基于孤立森林算法和BP神经网络算法的电力运维数据清洗方法

摘要：

0 引言电力运维数据是指在电力通信网的日常工作中所产生的负载、流量和监测状态等信息集合.电力数据存在一些不利于处理的特点,如数据量庞大复杂、受地域和时间等外在因素的影响大、不良数据多等.然而,电力运维数据又在时间和空间上存在规律性,比如同一个基站,不同年份的数据观测曲线是高度一致的,这也说明电力运维数据是可以被提取规律并预测的.

关键词：电力运维数据、数据清洗、孤立森林、学习速率自适应、神经网络

所属期刊栏目：37

资助基金：广东电网有限责任公司科技项目资助GDKJQQ20161191

在线出版日期：2018-12-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：72-79