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经济增长理论的变迁与未来:生产函数演变的视角 被引量：13
1
作者 谢丹阳 周泽茜 《经济评论》 CSSCI 北大核心 2019年第3期30-39,共10页
本文从生产函数演变的视角探讨增长理论的变迁,找出各种理论在生产函数形式上的异同,同时指明其背后隐含的经济意义和内在逻辑上的重大差别。从资本积累、外生技术进步到内生增长模型,本文剖析了这些模型是怎样建立起一般均衡的,并厘清... 本文从生产函数演变的视角探讨增长理论的变迁,找出各种理论在生产函数形式上的异同,同时指明其背后隐含的经济意义和内在逻辑上的重大差别。从资本积累、外生技术进步到内生增长模型,本文剖析了这些模型是怎样建立起一般均衡的,并厘清了内生增长的决定因素。我们认为增长理论的未来发展不能局限于生产函数方面的考量,需转向"算法"(Algorithm)模型的开拓。在计算技术大幅提升的当下,我们应当加大力度开发"Agent-Based Model"(ABM)、"Agent-Based Computational Economics"(ACE)去模拟经济个体在不同政策环境和规章制度下的决策,探讨政策和体制变化给经济增长带来的影响。"算法"模型的第一目标是在有限的现有成果基础上,建立起相对小型但具有拓展潜力的标准化增长理论模型,逐渐形成新的研究范式,其创新虽有难度,但成果是令人期盼的。 展开更多
关键词 增长理论 生产函数 人力资本 知识 “算法”模型
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机器学习在道路工程领域的应用研究进展 被引量：1
2
作者 尹应梅 汤良麒 +2 位作者 杨娥 区芷欣 孙晓龙 《广州航海学院学报》 2023年第3期65-73,共9页
道路工程是国民经济发展的重要公共基础设施之一,机器学习是提高道路工程领域数字化、自动化和智能化的重要方法.为全面了解机器学习在道路工程领域的发展及应用,在阐述机器学习基本理论的基础上,分析机器学习在道路工程材料、设计、施... 道路工程是国民经济发展的重要公共基础设施之一,机器学习是提高道路工程领域数字化、自动化和智能化的重要方法.为全面了解机器学习在道路工程领域的发展及应用,在阐述机器学习基本理论的基础上,分析机器学习在道路工程材料、设计、施工、运维和预测方面的研究现状.研究表明,道路工程领域已开展了不少机器学习研究,但道路工程各方面机器学习智能化发展存在不足,实际应用存在一定局限性;未来发展需深入探索大数据、深度学习、神经网络等智能技术在道路工程全生命周期的融合,促进道路工程领域机器学习等智能研究发展. 展开更多
关键词 道路工程 机器学习 深度学习 算法/模型 性能预测
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分层并行计算模型 被引量：9
3
作者 陈国良 苗乾坤 +2 位作者 孙广中 徐云 郑启龙 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第7期841-847,共7页
传统单一的并行计算模型变得越来越复杂,对并行计算各阶段针对性不强、指导能力差的特点,为此提出了对并行计算模型分层研究的思想,依此把并行计算模型分为并行算法设计模型、并行程序设计模型、并行程序执行模型三个层次,分别给出了各... 传统单一的并行计算模型变得越来越复杂,对并行计算各阶段针对性不强、指导能力差的特点,为此提出了对并行计算模型分层研究的思想,依此把并行计算模型分为并行算法设计模型、并行程序设计模型、并行程序执行模型三个层次,分别给出了各个模型的特点及研究内容.理论分析结果表明,通过分层,每个阶段的模型分工明确,目标单一,指导性强. 展开更多
关键词 分层并行计算模型 并行算法设计模型 并行程序设计模型 并行程序执行模型
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多算法多模型与在线第二次学习结合的短期电力负荷预测方法 被引量：10
4
作者 周末 金敏 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第11期3317-3322,共6页
为了提高短期电力负荷预测精度,首次提出多算法多模型与在线第二次学习结合的预测方法。首先,利用互信息方法和统计方法对输入变量进行选择;然后,通过Bootstrap方法对数据集进行多样性采样,利用多个不同的人工智能算法和机器学习算法训... 为了提高短期电力负荷预测精度,首次提出多算法多模型与在线第二次学习结合的预测方法。首先,利用互信息方法和统计方法对输入变量进行选择;然后,通过Bootstrap方法对数据集进行多样性采样,利用多个不同的人工智能算法和机器学习算法训练得到多个差异化较大的异构预测模型;最后,用每个待预测时刻最近一段时间的实际负荷值、第一次学习生成的多异构预测模型的负荷预测值构成新训练数据集,对新训练数据集进行在线第二次学习,得到最终预测结果。对中国广州市负荷进行预测研究,与最优单模型、单算法多模型和多算法单模型相比,在每日总负荷预测中,全年平均绝对百分误差(MAPE)分别下降了21.07%、7.64%和5.00%,在每日峰值负荷预测中,全年MAPE分别下降了16.02%、7.60%和13.14%。实验结果表明,推荐方法有效地提高了负荷预测精度,有利于智能电网实现节能降耗、调度精细化管理和电网安全预警。 展开更多
关键词 短期电力负荷预测 多样性采样 异构模型 多算法多模型 在线第二次学习
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关于电力系统供电短期负荷预测仿真研究 被引量：8
5
作者 任利强 张立民 +1 位作者 王海鹏 郭强 《计算机仿真》 北大核心 2019年第10期103-108,共6页
准确的电力负荷预测有助于电网安全稳定地运行.针对传统单算法单模型存在负荷预测精度低,误差波动大的弊端,提出一种多算法多模型融合的短期电力负荷预测方法.首先利用自助法对数据集进行多次采样.然后使用梯度提升回归树、最小二乘支... 准确的电力负荷预测有助于电网安全稳定地运行.针对传统单算法单模型存在负荷预测精度低,误差波动大的弊端,提出一种多算法多模型融合的短期电力负荷预测方法.首先利用自助法对数据集进行多次采样.然后使用梯度提升回归树、最小二乘支持向量机和XGBoost算法对采样数据集进行学习,得到多个单预测模型.最后将预测点前一段时间的实际负荷值和对应时间点第一次学习到模型的预测值构成新的训练集,并利用XGBoost算法对此训练集进行在线二次学习,得到最终预测结果.利用上述方法对某市短期电力负荷进行预测,全年小时负荷预测结果的平均绝对百分误差(MAPE)低于单模型、多算法单模型和单算法多模型.结果表明,所提方法具有更高的预测精度. 展开更多
关键词 电力负荷预测 自助法采样 多算法多模型融合 极限梯度提升算法
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基于Stacking算法集成模型的电厂NO_(x)排放预测 被引量：8
6
作者 李阳 黄伟 席建忠 《热能动力工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期73-81,共9页
提出一种基于Stacking算法集成模型的NO_(x)排放预测方法。考虑不同算法的训练机理和观测角度,将门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)、XGBoost(eXtreme gradient boosting)和随机森林(random forest, RF)等多个学习能力强、差异... 提出一种基于Stacking算法集成模型的NO_(x)排放预测方法。考虑不同算法的训练机理和观测角度,将门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)、XGBoost(eXtreme gradient boosting)和随机森林(random forest, RF)等多个学习能力强、差异度大的模型进行融合,得到一个具有两层结构的集成模型,通过弹性网(elastic network, EN)克服DCS采集的数据集内存在的共线性和群组效应,然后构造特征变量作为集成模型的输入。以某电厂的历史运行数据进行测试,结果表明Stacking集成模型的预测均方误差为6.945 mg/m3,相比单模型降低了13.350%~52.186%,根据其准确的预测结果可以更好的调整设备运行参数,保证排放的污染物浓度控制在合适的范围内。 展开更多
关键词 电厂 NO_(x)排放 人工智能 stacking算法集成模型
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无线移动自组织网络中的定向广播算法 被引量：2
7
作者 何建华 桑巴 +1 位作者 程文青 范震 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第1期45-47,共3页
在无线自组织网络(MANET)中,收集可靠的全局拓扑信息是不可行的。因此,在网络拓扑信息未知的前提下,广播成为AdHoc网络必不可少的通信方式。然而,由于无线信号在同一区域内很可能会重叠,直接用洪泛法进行广播将导致分组的过多转发、信... 在无线自组织网络(MANET)中,收集可靠的全局拓扑信息是不可行的。因此,在网络拓扑信息未知的前提下,广播成为AdHoc网络必不可少的通信方式。然而,由于无线信号在同一区域内很可能会重叠,直接用洪泛法进行广播将导致分组的过多转发、信道竞争和冲突,即广播风暴问题。为解决这个问题,现阶段提出的许多路由协议要么可到达性低,要么计算开销量大。本文提出了一种新型广播算法:定向广播算法,该算法减少了重传,获得了较高的可到达性,具有较低的能量和带宽消耗性能。 展开更多
关键词 无线自组织网络 定向广播算法 AD HOC网络 无线信号 信道竞争 算法基本模型
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偏远地区配电网容载比的算法改进模型 被引量：6
8
作者 李世新 周步祥 +1 位作者 唐浩 彭章刚 《电测与仪表》 北大核心 2016年第10期27-31,共5页
由于我国边远地区现状经济落后、负荷分散,容载比普遍偏高,并高于《城市电力网规划设计导则》(以下称《导则》)中推荐的1.8-2.1的取值范围。《导则》中给出了容载比计算的普适模型,但对偏远地区容载比的计算并不适用。介绍了一种容载比... 由于我国边远地区现状经济落后、负荷分散,容载比普遍偏高,并高于《城市电力网规划设计导则》(以下称《导则》)中推荐的1.8-2.1的取值范围。《导则》中给出了容载比计算的普适模型,但对偏远地区容载比的计算并不适用。介绍了一种容载比的算法改进模型。该模型在《导则》给出的容载比计算模型的基础上做出修正,充分考虑到偏远地区经济不发达、供电范围大、人口稀疏、负荷分散、网络损耗大等影响因素,使容载比的计算结果更契合当地的电网现状和用电水平,更好地指导电网规划和建设,对偏远地区电网的良性运行和长远发展有一定的参考价值。 展开更多
关键词 偏远地区 容载比 算法改进模型 配电网规划
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网络信息服务中的算法安全问题:以信息生态系统视域分析 被引量：4
9
作者 储节旺 唐亮亮 李佳轩 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2023年第7期1-8,43,共9页
[目的/意义]互联网信息服务算法技术飞速发展,对于网络信息传播、繁荣数字经济以及促进社会发展等方面成效显著,算法应用“普及化”已成为不争事实,但算法技术背后的安全隐患同样不容忽视,亟待研究解决。[方法/过程]在对算法安全概念进... [目的/意义]互联网信息服务算法技术飞速发展,对于网络信息传播、繁荣数字经济以及促进社会发展等方面成效显著,算法应用“普及化”已成为不争事实,但算法技术背后的安全隐患同样不容忽视,亟待研究解决。[方法/过程]在对算法安全概念进行深入分析的基础上,提出以信息生态系统理论构建算法安全模型,阐述其逻辑合理性。[结果/结论]通过分析算法安全模型内部要素的影响机制,重点归纳网络信息服务中不同主体所面临的算法安全问题,并提出对应的解决方案。 展开更多
关键词 信息生态系统 算法安全 算法安全模型 网络信息服务 算法治理
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人工智能时代的用户算法素养模型研究
10
作者 刘英莉 《图书馆》 CSSCI 2024年第6期39-45,共7页
文章在分析算法素养概念、人工智能时代的用户算法素养模型知识结构等内容的基础上,结合人工智能存在的算法风险问题,从态度与意识、伦理与道德、算法知识与技能、思维能力、应用能力五个维度,搭建了人工智能时代的用户算法素养结构模型... 文章在分析算法素养概念、人工智能时代的用户算法素养模型知识结构等内容的基础上,结合人工智能存在的算法风险问题,从态度与意识、伦理与道德、算法知识与技能、思维能力、应用能力五个维度,搭建了人工智能时代的用户算法素养结构模型,剖析其作用机理,进而提出培养用户算法素养的实施路径,包括增强算法的认知、明晰算法素养框架内涵、构建层次化算法素养教育体系、营造良好算法生态等方面,以为全面适应与提升人工智能时代的用户算法素养提供参考。 展开更多
关键词 人工智能 算法 算法素养 用户算法素养模型
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C-V2X应用场景的算法建模及评价模型综述 被引量：3
11
作者 董馨 南洋 +2 位作者 陈博 冯舒 刘晓东 《汽车文摘》 2020年第5期13-17,共5页
V2X利用无线信息交互技术,实现车与其他实体之间的信息交互,将"人、车、路、云"交通参与要素有机地联系在一起,构建一个智慧的交通体系。算法的评价基于算法建模,通过建模梳理算法的逻辑思路,输出算法相关的标定参数,进而使... V2X利用无线信息交互技术,实现车与其他实体之间的信息交互,将"人、车、路、云"交通参与要素有机地联系在一起,构建一个智慧的交通体系。算法的评价基于算法建模,通过建模梳理算法的逻辑思路,输出算法相关的标定参数,进而使算法性能达到更优。基于C-V2X应用场景的算法评价模型,旨在研究如何评判不同应用场景的实现优劣,用于设计出标准的指标参数衡量算法的性能,重点从算法计算效率和算法有效性2个维度考虑,构建起评估算法功能及性能的立体模型,多角度权衡并分析,从而对应用场景的实现给予评估反馈。 展开更多
关键词 C-V2X 应用场景 算法建模 算法评价模型 算法性能
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Ad Hoc网络先应式路由维护机制的优化模型研究 被引量：2
12
作者 杨盘隆 田畅 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期114-117,共4页
Ad Hoc网络先应式路由算法(Proactive Routing Algorithm)具有寻由时延小,拓扑维护及时的优点,适合在网络负载较大的环境下高效运行.本文针对路由维护机制,以减少协议开销和寻由错误报文为目标,提出了基于Ad Hoc网络的先应式路由维护机... Ad Hoc网络先应式路由算法(Proactive Routing Algorithm)具有寻由时延小,拓扑维护及时的优点,适合在网络负载较大的环境下高效运行.本文针对路由维护机制,以减少协议开销和寻由错误报文为目标,提出了基于Ad Hoc网络的先应式路由维护机制优化模型.通过对优化模型的相关参数讨论,得出如下结论:1.先应式路由协议的最优更新时间周期具有“逆向稳定性”;2.节点数目n与更新系数h有比例关系n→h3/2.通过模型求解和仿真结果相比较,验证了模型的正确性.优化模型的研究为先应式路由算法更新机制和算法的可扩展性支持提供了理论依据. 展开更多
关键词 无线通信网络 移动AD HOC网络 先应式路由协议 路由算法优化模型 协议性能仿真
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遗传算法改进灰色RBF模型在负荷预测中的应用 被引量：3
13
作者 吴曦 袁荣湘 《电气自动化》 2011年第6期54-56,60,共4页
灰色模型和神经网络作为常用的负荷预测方法虽应用较广,但各有缺陷。将两者结合起来一定程度上能实现双方的互补,但是存在的局部最优和收敛性问题一直没有很好的解决。利用遗传算法鲁棒性强、收敛速度快以及全局定位能力强的功能,代替... 灰色模型和神经网络作为常用的负荷预测方法虽应用较广,但各有缺陷。将两者结合起来一定程度上能实现双方的互补,但是存在的局部最优和收敛性问题一直没有很好的解决。利用遗传算法鲁棒性强、收敛速度快以及全局定位能力强的功能,代替传统的最小二乘法对GM(1,1)模型的参数进行高效求解,可以避免陷入局部最优,实现全局最优。将优化后的GM(1,1)模型与RBF神经网络结合起来,对某市的负荷进行预测。经分析知,用遗传算法优化过的灰色模型与RBF预测模型结合起来具有更快的收敛速度和更高的精度。 展开更多
关键词 GM(1 1)模型 遗传算法RBF模型 负荷预测
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第二代互联网医学:从数据到价值 被引量：3
14
作者 白晋伟 沈百荣 《中华医学图书情报杂志》 CAS 2018年第11期1-4,共4页
互联网医学是在互联网、云计算、可穿戴设备、社会网络等相关技术的迅猛发展下,尤其是生物医学大数据背景下出现的新医学范式。生物医学数据的收集、存储、信息互联互通、隐私性保护、本体构建和数据共享、相关信息平台的构建等是第一... 互联网医学是在互联网、云计算、可穿戴设备、社会网络等相关技术的迅猛发展下,尤其是生物医学大数据背景下出现的新医学范式。生物医学数据的收集、存储、信息互联互通、隐私性保护、本体构建和数据共享、相关信息平台的构建等是第一代互联网医学的主要关注点和数据层次上的准备。第二代互联网医学将更关注生物医学大数据的深度挖掘、价值实现和精准应用。从互联网医学发展的社会经济生态、技术融合生态、学术交叉生态等视角,探讨了第二代互联网医学的发展趋势,讨论从精准临床治疗到个性化健康管理范式转变的科学挑战和应用前景。 展开更多
关键词 互联网医学 数据挖掘 算法与模型
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适应性经济系统、进化计算与算法经济模型
15
作者 王安兴 林少宫 《数量经济技术经济研究》 CSSCI 北大核心 1997年第4期33-35,共3页
一、适应性经济系统 许多经济系统是由大量具有相互作用的经济个体(如不同秉赋的厂商、不同偏好的消费者等等)构成。这种系统中经济个体的行为具有适应性,意指经济个体不但对其所处环境中的行动可以赋值(如效用、收益等),并且其行为的... 一、适应性经济系统 许多经济系统是由大量具有相互作用的经济个体(如不同秉赋的厂商、不同偏好的消费者等等)构成。这种系统中经济个体的行为具有适应性,意指经济个体不但对其所处环境中的行动可以赋值(如效用、收益等),并且其行为的目的是要随着时间的推移增加这一赋值(例如厂商追求利润的行为等)。这是一种复杂系统。 展开更多
关键词 适应性经济系统 进化计算 算法经济模型
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基于贪婪算法的参与式感知激励分配机制 被引量：2
16
作者 王程 周杰 杜景林 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第2期430-434,440,共6页
针对参与式感知激励机制,提出一种基于贪婪算法的以任务发布者的有限预算为约束,以每块子区域的激励分配为优化问题的激励机制。考虑在数据收集过程中样本的数量和分布的情况,引入加权熵作为定量指标来评估样本的分布,发现数据样本的分... 针对参与式感知激励机制,提出一种基于贪婪算法的以任务发布者的有限预算为约束,以每块子区域的激励分配为优化问题的激励机制。考虑在数据收集过程中样本的数量和分布的情况,引入加权熵作为定量指标来评估样本的分布,发现数据样本的分布是感知结果准确性的重要因素。仿真结果表明,与逆向拍卖机制和进化算法激励模型(incentive-based evolutionary algorithm,IEA)相比,所提激励机制能得到更加精确的感知结果。 展开更多
关键词 激励机制 贪婪算法 激励分配 逆向拍卖 进化算法激励模型 仿真
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核设施实物保护系统有效性分析方法研究 被引量：1
17
作者 马亮 王子轩 +2 位作者 苑晨亮 张晓丛 王美璇 《核安全》 2023年第4期81-87,共7页
实物保护系统的有效性分析是检验核材料和核设施是否处于安全受控状态的关键环节,其安全性与合理性至关重要。本文综合考虑了影响实物保护系统的各类因素,分辨实物保护系统的薄弱环节,为改善和提升实物保护系统的可靠性和稳定性提供了... 实物保护系统的有效性分析是检验核材料和核设施是否处于安全受控状态的关键环节,其安全性与合理性至关重要。本文综合考虑了影响实物保护系统的各类因素,分辨实物保护系统的薄弱环节,为改善和提升实物保护系统的可靠性和稳定性提供了技术支持与数据支撑。本文对实物保护系统有效性分析算法与模型展开对比分析,对EASI模型、SAVI模型、HPEP算法(基于A*算法的启发式有效性评估)和河北省核安保技术创新中心-实物保护系统设计薄弱性分析与评价系统各自优缺点进行归纳总结。最后提出面向工程应用的实物保护系统有效性分析算法的研究方向与思路,为后续相关算法优化、研究提供参考。 展开更多
关键词 实物保护系统 有效性分析 算法与模型
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癌症的异质性表征与深度表型 被引量：2
18
作者 Shahin Alam Adiba Sultana +2 位作者 王姣 何雪飞 沈百荣 《中华医学图书情报杂志》 CAS 2019年第10期1-6,共6页
随着老龄化时代的到来,癌症发病率不断增高,癌症的防治和慢病管理已成为推动社会经济发展的关键因素。生物医学和信息技术的迅猛发展以及主动健康、精准医学和大数据范式的兴起等,为癌症的防治带来新的机遇。从信息学角度探讨了癌症异... 随着老龄化时代的到来,癌症发病率不断增高,癌症的防治和慢病管理已成为推动社会经济发展的关键因素。生物医学和信息技术的迅猛发展以及主动健康、精准医学和大数据范式的兴起等,为癌症的防治带来新的机遇。从信息学角度探讨了癌症异质性的形成与表征,癌症深度表型挖掘,癌症治疗的组合用药算法,癌症的预防与慢病管理的信息模型、系统与平台等方面的最新研究方向,并对癌症医学信息学领域面临的挑战与机会进行了分析和展望。 展开更多
关键词 癌症演化与异质性 深度表型挖掘 协同药物组合 算法与模型
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数据与技术双轮驱动的生物医学信息学发展与展望 被引量：1
19
作者 范少萍 张志强 《数据与计算发展前沿》 CSCD 2023年第1期41-54,共14页
【目的】生物医学信息学是发展最快的代表性专业信息学之一。梳理生物医学信息学理论体系与最新进展,展望学科未来发展路径尤为重要。【方法】通过文献计量与调研,我们分析了生物医学信息学主要研究内容,并对数据资源体系、数据分析算... 【目的】生物医学信息学是发展最快的代表性专业信息学之一。梳理生物医学信息学理论体系与最新进展,展望学科未来发展路径尤为重要。【方法】通过文献计量与调研,我们分析了生物医学信息学主要研究内容,并对数据资源体系、数据分析算法与模型、数据分析工具与软件等方面的最新进展进行了详细梳理。【结果】该领域逐渐形成了以大数据资源为基础、以技术为手段、以人才为核心、以应用为导向的学科发展路径,预计这一新的范式将有效支撑生物医学信息学的高速、深入发展。【局限】基于篇幅,一些生物医学数据资源与方法等的分析广度有限。【结论】数据与技术是生物医学信息学发展的两个关键环节,通过本文的梳理与展望,以期为我国生物医学信息学学科完善与发展提供参考。 展开更多
关键词 生物医学信息学 知识发现 数据资源 算法与模型 工具与软件
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基于数据生态的电网行业大数据应用与实践 被引量：2
20
作者 许中平 李金 《机电信息》 2019年第35期180-181,共2页
介绍了电网大数据在相关性分析类应用、算法+模型类应用、数据增值类应用、实时智能类应用四类大数据应用体系的实践成果,并对电网大数据的跨领域应用提出了一些初步设想。
关键词 电力大数据 相关性分析类应用 算法+模型类应用 数据增值类应用 实时智能类应用
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