摘要
本发明公开了一种基于机器学习的大数据预测系统,涉及机器学习和大数据技术领域,该系统包括数据采集模块、数据预处理模块、特征工程模块、机器学习预测模型模块、模型训练模块和预测输出模块,本发明通过特征工程模块运用特定算法,考虑相关性并引入惩罚因子,聚焦相关特征子集提升精度,模型模块的隐藏层及参数可自适应调整,如电力负荷预测中获高精度,数据采集模块实时更新并处理格式,保证数据时效性与可用性。预处理模块采用聚类算法处理异常值,确定参数后修正并归一化,满足算法要求,提高稳定性与准确性,这些特性共同作用,使系统在预测任务中表现出色,为准确预测奠定坚实基础。
技术关键词
数据预测系统
模型训练模块
数据采集模块
特征工程
正则化参数
特征选择算法
深度神经网络架构
输出模块
综合评估方法
数据分布
电力负荷预测
离群点
模型预测值
机器学习算法
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