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針對目前電網(wǎng)信息系統(tǒng)處理日志數(shù)據(jù)量大且系統(tǒng)處理速度慢的問題，根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)以及基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分析方法，通過利用Flume數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、主從結(jié)構(gòu)模型HDFS和并行編程模式的MapReduce綜合支持的數(shù)據(jù)調(diào)用程序，優(yōu)化傳統(tǒng)的廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，提高系統(tǒng)分析數(shù)據(jù)做出響應(yīng)的速度。最后選取電網(wǎng)信息系統(tǒng)的部分樣本進(jìn)行實驗測試：較其他數(shù)據(jù)處理算法來說，CRNN算法數(shù)據(jù)處理響應(yīng)時間提高近52%，處理結(jié)果的準(zhǔn)確性提高10%左右．
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