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摘要
为了在电力行业数据中心机房预警系统中何融入机器学习功能，解决目前设备预警系统历史数据利用率低、预警信息需要人工判断、无法利用机器学习模型等问题，以BP神经网络、Stacking模型及Hadoop集群技术为基础，设计一款运维改进方案。探讨系统功能、预警模块、系统管理模块、模型的重复使用及训练的方案。通过应用大数据进行测试，结果表明传统模型的训练需要的时间较长。对于单个模型而言，其训练时长会小于采用Stacking集成模型进行训练所需的平均时长。由此可知，不论是单个模型还是Stacking模型，其模型预测方面的耗时几乎可以实现实时预测。
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单位国网福建省电力有限公司
