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在电力系统的大数据背景下,对电力运维数据进行数据清洗可以有效地改善数据质量,为数据分析做好基础。在数据清洗过程中,电力数据异常检测准确度低与数据修正误差大等问题一直是技术难点。针对这些问题,提出一种基于改进的孤立森林(Isolation Forest)算法和BP神经网络算法的数据清洗方法。该方法构造孤立森林对训练数据集的特征进行提取,并检测出数据集中的异常数据,再使用改进的BP神经网络模型对异常数据处进行预测修改。试验结果表明,基于改进方案的电力运维数据清洗程序在异常数据定位准确性、数据修正准确率、训练时间和资源占用等方面都得到了有效的优化。 相似文献
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隧道机电系统的运行情况会直接影响隧道安全。在隧道机电系统运行过程中,需要考虑其中存在的安全隐患,以及设备的技术指标。此外,还需要考虑如何更换设备,以确保其能满足实际需求。最终,需要做出科学、明智的决策,以保证隧道机电系统的安全运行。目前,需要对隧道机电的运行状况进行全面评估和分析,确定最终的解决方案。这有助于制定更有针对性的解决方案,并为未来的工作提供指导。维护隧道机电设备的关键在于定期评估其运行状态,并及时发现潜在问题。文中深入研究了基于物联网技术的隧道机电无线物联控制系统,并对其进行了全面评估。 相似文献