基于Hadoop的电力大数据特征分析研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 电力大数据的产生背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 电力大数据的研究意义 | 第10页 |
| 1.2 电力大数据研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外电力大数据的应用 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内电力大数据的应用 | 第11-12页 |
| 1.3 电力大数据技术实现 | 第12-13页 |
| 1.3.1 数据挖掘 | 第12页 |
| 1.3.2 Hadoop | 第12-13页 |
| 1.4 本文主要内容及结构 | 第13-14页 |
| 第2章 数据挖掘技术分析与研究 | 第14-29页 |
| 2.1 数据挖掘技术简介 | 第14-15页 |
| 2.1.1 数据类型 | 第14页 |
| 2.1.2 数据挖掘模式 | 第14-15页 |
| 2.1.3 数据挖掘技术 | 第15页 |
| 2.2 数据预处理 | 第15-20页 |
| 2.2.1 数据清理 | 第16-17页 |
| 2.2.2 数据集成 | 第17-18页 |
| 2.2.3 数据变换 | 第18-19页 |
| 2.2.4 数据归约 | 第19-20页 |
| 2.3 聚类分析 | 第20-28页 |
| 2.3.1 划分方法 | 第20-23页 |
| 2.3.2 层次方法 | 第23-25页 |
| 2.3.3 基于密度聚类 | 第25-26页 |
| 2.3.4 基于网格聚类 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 Hadoop平台研究分析 | 第29-40页 |
| 3.1 Hadoop介绍 | 第29-30页 |
| 3.2 Hadoop文件系统 | 第30-33页 |
| 3.2.1 HDFS简介 | 第30-31页 |
| 3.2.2 HDFS架构 | 第31-33页 |
| 3.3 MapReduce | 第33-39页 |
| 3.3.1 MapReduce架构 | 第33-35页 |
| 3.3.2 MapReduce执行流程 | 第35-37页 |
| 3.3.3 MapReduce工作机制 | 第37-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 用电负荷聚类算法 | 第40-55页 |
| 4.1 电力大数据的具体应用 | 第40-41页 |
| 4.1.1 电力大数据应用方向 | 第40-41页 |
| 4.1.2 用电负荷数据分析 | 第41页 |
| 4.2 基于R的数据挖掘技术 | 第41-42页 |
| 4.2.1 R语言及环境介绍 | 第41-42页 |
| 4.2.2 R语言特性 | 第42页 |
| 4.3 基于R语言的数据预处理 | 第42-46页 |
| 4.3.1 原始数据异常情况 | 第42-43页 |
| 4.3.2 原始数据异常处理 | 第43页 |
| 4.3.3 数据预处理操作 | 第43-46页 |
| 4.4 基于用户电力负荷的聚类算法 | 第46-52页 |
| 4.4.1 电力负荷曲线特性 | 第46-47页 |
| 4.4.2 传统K均值算法 | 第47-49页 |
| 4.4.3 凝聚层次聚类算法 | 第49-52页 |
| 4.4.4 层次和K均值结合的聚类算法 | 第52页 |
| 4.5 基于DTW的层次聚类算法 | 第52-54页 |
| 4.5.1 DTW(动态规划时间归整) | 第52页 |
| 4.5.2 DTW原理 | 第52-54页 |
| 4.5.3 基于DTW聚类在电力中的应用 | 第54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 实验结果及分析 | 第55-66页 |
| 5.1 Hadoop实验环境搭建 | 第55-58页 |
| 5.1.1 部署步骤 | 第55-56页 |
| 5.1.2 HDFS的HA部署 | 第56-57页 |
| 5.1.3 HDFS2.0 HA详细配置 | 第57页 |
| 5.1.4 HDFS启动 | 第57-58页 |
| 5.2 R语言及RHadoop环境搭建 | 第58-59页 |
| 5.3 RHadoop配置 | 第59页 |
| 5.4 基于R语言的DTW时间序列聚类 | 第59-61页 |
| 5.5 负荷曲线DTW聚类 | 第61-62页 |
| 5.6 MapReduce程序 | 第62-63页 |
| 5.7 结果可视化及分析 | 第63-65页 |
| 5.8 本章小结 | 第65-66页 |
| 第6章 结论与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 本文总结 | 第66-67页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第71-72页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研工作 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
