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提出了基于用电特征分析的异常用电行为识别模型,实现对异常用电嫌疑用户的识别.首先采用随机森林算法进行特征选择,筛选出对结果有利的属性,然后,选取梯度提升树构建用电异常用户识别模型.实验结果表明,用电异常用户查准率高达90.08％,说明该方法能够有效提高用户用电异常行为识别的精准度.
基于机器学习的疑似异常用电行为识别模型研究
【摘 要】
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提出了基于用电特征分析的异常用电行为识别模型,实现对异常用电嫌疑用户的识别.首先采用随机森林算法进行特征选择,筛选出对结果有利的属性,然后,选取梯度提升树构建用电异
【机 构】
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云南电网有限责任公司昆明供电局,云南昆明 650051
【出 处】
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电力系统装备
【发表日期】
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2021年5期
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