基于Spark分布式支持向量机的TMS数据纠错方法研究

摘要

cqvip:在智能电网通信管理系统(TMS)中产生的大量数据信息有待分析总结,这些数据信息存在账务和实物不一致、数据录入错误以及缺失数据等问题。本文基于Hadoop分布式集群基础框架和Spark通用并行计算平台的分布式支持向量机训练算法,提出一种针对TMS系统数据站点检修次数中的异常数据纠察分析的解决方法。该方法以站点类型为代表的一系列数据为特征属性,使用支持向量机算法建立的模型,对各个站点进行预测和评级,纠察出异常站点,以供相关人员进行排查。最后该方法通过实验进行了验证。