胡君
- 作品数：4 被引量：135H指数：2
- 供职机构：重庆市电力公司更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>
- 云计算在电能信息采集物联网技术中的应用被引量：7
- 2015年
- 云计算与物联网技术的结合可以准确采集数据,快速处理数据,可靠存储数据,达到了高效计算和存储电能信息的目的,有效提高了电力企业的运营效率。
- 吴宇胡君唐茂文
- 关键词：智能电网云计算物联网技术
- 一种基于Hash-B-树索引的海量用电数据快速检索算法被引量：2
- 2016年
- 针对智能用电双向交互平台中海量电力用户用电信息的分析处理、存储及快速检索需求,基于Hadoop平台建立了海量用电信息的并行处理及云存储体系,并针对海量用电信息的特点,提出了一种基于Hash-B-树索引的海量用电数据快速检索算法,介绍了Hash-B-树索引查找算法及实现方式,通过建立索引缩小查找范围,在保证不浪费存储空间的前提下提高检索速度。实验证明,该算法能够从海量数据中高效、快速地检索到所需的用电信息。
- 骆凯波蒲箭胡君赵莉
- 关键词：MAP-REDUCE
- 基于改进k-means算法的海量智能用电数据分析被引量：126
- 2014年
- 针对智能用电数据挖掘面临数据量大、挖掘效率低等难题,进行Map-Reduce模型下基于改进k-means的海量用电数据分析研究。以家庭用户为例,建立了家庭用户用电信息的家庭用户号、房屋面积、家庭成员数、每天用电量、峰谷电量、家用电器数等的数据维度模型,利用k-means算法简单、收敛速度快的优势,克服其容易陷入局部最优解的缺陷,综合考虑初始聚类中心的选择及聚类个数的选取2个因素,以数据对象密度的大小作为初始聚类中心的选取标准,将簇间距离及簇内对象的分散程度作为聚类数目选择的重要参考,对k-means算法进行改进;为提高数据处理效率,进行Map-Reduce处理模型下的海量家庭用户用电数据的并行挖掘。通过在Hadoop集群上进行实验,结果证明提出的算法运行稳定、高效、可行,且具有良好的加速比。
- 赵莉候兴哲胡君傅宏孙洪亮
- 关键词：云计算K-MEANS算法
