摘要
在采集电力数据时,往往会产生异常数据,这对后期的数据分析与处理会造成不良影响。因此,对电力数据的异常值进行有效检测显得尤为重要。文章以孤立森林算法、随机森林算法、K-Means算法及DBSCAN算法等电力数据异常检测算法为对象,通过仿真试验对四种算法的检测效果进行对比分析,为电力数据异常检测算法的选取提供了一定的依据。
出处
《智能城市》
2023年第2期1-4,共4页
Intelligent City
基金
湖南省大学生创新创业训练计划项目“基于边缘计算的电力数据采集与处理方法研究”(项目编号:湘教通[2021]197号No.3709)
湖南人文科技学院数学应用与实践创新创业教育中心资助项目(项目编号:湘教通[2019]333号No.82)。
