基于拟合预测算法和SpringBoot框架的电力数据可视化系统的设计与实现.docx
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2022-11-29
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基于拟合预测算法和 SpringBoot 框架
的电力数据可视化系统的设计与实现
[摘要] 通过将电力系统的用户数据进行分类整理，并筛选出了高用电量用
户与低电量用户。该项目设计了用户、电力系统、管理员三个界面并基于
SpringBoot 框架进行实现。通过所采集到的电力使用数据进行分类得到了高电量
用户与低电量用户，随后采用回归拟合预测算法对用电量进行预测。
[关键词] SpringBoot，回归拟合预测算法，数据可视化
1.
引言
在世界能源危机下的今天，各国家都在倡导低碳、绿色。如何提高电能的利
用效率是每一个国家都在思考的问题。而大数据、人工智能等新兴数据挖掘与分
析技术的不断创新发展，为电力行业业务创新、智能化辅助决策、服务能力提升、
市场竞争力增强等方面的发展提供无限空间。系统以 SpringBoot 为构建框架，
通过大数据分析并以信息可视化的方式将用户用电情况直观的展现在人们的眼前，
进而有效提高政府电力部门对电力系统的监测效率、帮助企业及时的调整用电方
案、达到电能的高效利用。并通过拟合预测算法绘制出相对应的线性回归曲线，
进而有效直观为企业、政府电力部门做一些决策提供支撑材料。
1.
概要设计
Spring 框架是一种基于 Java 的开源应用框架，提供具有控制反转特性的容
器，为开发提供了一系列的解决方案，如利用控制反转的核心特性，并通过依赖
注入实现控制反转来实现管理对象生命周期容器化，利用面向切面编程进行声明
式的事务管理，整合多种持久化技术管理数据访问，提供大量优秀的 Web 框架方
便开发等。
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