一种大数据环境下供配电能耗数据的挖掘与可视化方法

专利类型：发明专利 

语 言：中文 

申 请 号：CN201510255509.5 

申 请 日：20150519 

发 明 人：柴毅张可邱焕敏马浩袁媛 

申 请 人：重庆大学 

申请人地址：400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号 

公 开 日：20150805 

公 开 号：CN104820842A 

代 理 人： 

代理机构： 

摘　　要：随着计算机软硬件技术的快速发展以及互联网的广泛应用，信息技术在生活、生产、科研以及军事等各个领域都产生了大量的数据信息，供配电领域亦是如此。面对复杂而冗余的大数据，供配电能耗数据的挖掘与数据的可视化成为一种挑战。本发明提出一种大数据环境下供配电能耗数据的数据挖掘与可视化方法，其中涉及一种基于深度学习的稀疏编码算法，一方面采用坐标下降法的字典学习方法来调整稀疏编码中字典的参数，另一方面共轭梯度下降法,来学习供配电能耗数据的主要关联特征，从而对冗余数据进行降维和线性化，实现数据挖掘。利用Weka数据挖掘工作平台，结合Weka软件的接口文档，在Weka中集成以上提到的算法，并结合其本身的方法对数据进行挖掘以及在新的交互式界面上的可视化。 

主 权 项：一种大数据环境下供配电能耗数据的挖掘与可视化方法，其特征在于：采用基于深度学习的稀疏编码算法，采用Weka数据挖掘工作平台，结合Weka软件的接口文档，在Weka中集成以上提到的算法，并结合其本身的方法对数据进行预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上可视化。 

关 键 词： 

法律状态：公开 

IPC专利分类号：G06K9/62(2006.01)I