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基于多模型融合Stacking集成学习的异常用电检测方法研究
被引量:
3
1
作者
邝萌
李英娜
+1 位作者
李川
曹敏
《电力科学与工程》
2021年第3期23-29,共7页
针对单一异常用电检测方法对于存在不平衡性的数据集检测效率普遍不高的问题,提出了一种基于多模型融合Stacking集成学习的异常用电检测方法。首先,以居民用电数据作为研究对象,分析用户在习惯上表现的不同特征,结合不平衡处理技术和分...
针对单一异常用电检测方法对于存在不平衡性的数据集检测效率普遍不高的问题,提出了一种基于多模型融合Stacking集成学习的异常用电检测方法。首先,以居民用电数据作为研究对象,分析用户在习惯上表现的不同特征,结合不平衡处理技术和分类预测算法进行研究;其次,为了提高模型的整体性能,采用量子遗传算法对集成学习模型中的参数做优化处理;最后,通过云南某地区用电数据集进行验证,证明所提模型相比单一学习模型检测的准确率有明显提升,对提升异常排查效率,降低电力公司的运营成本具有重要意义。
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关键词
异常用电检测
多模型融合
不平衡处理技术
分类预测算法
Stacking集成学习
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职称材料
题名
基于多模型融合Stacking集成学习的异常用电检测方法研究
被引量:
3
1
作者
邝萌
李英娜
李川
曹敏
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
云南省计算机技术应用重点实验室
云南电网有限责任公司电力科学研究院
出处
《电力科学与工程》
2021年第3期23-29,共7页
基金
国家自然科学基金(61962031,51567013)。
文摘
针对单一异常用电检测方法对于存在不平衡性的数据集检测效率普遍不高的问题,提出了一种基于多模型融合Stacking集成学习的异常用电检测方法。首先,以居民用电数据作为研究对象,分析用户在习惯上表现的不同特征,结合不平衡处理技术和分类预测算法进行研究;其次,为了提高模型的整体性能,采用量子遗传算法对集成学习模型中的参数做优化处理;最后,通过云南某地区用电数据集进行验证,证明所提模型相比单一学习模型检测的准确率有明显提升,对提升异常排查效率,降低电力公司的运营成本具有重要意义。
关键词
异常用电检测
多模型融合
不平衡处理技术
分类预测算法
Stacking集成学习
Keywords
abnormal electricity detection
multi-model fusion
imbalance processing technology
classification prediction algorithm
Stacking ensemble learning
分类号
TM933 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多模型融合Stacking集成学习的异常用电检测方法研究
邝萌
李英娜
李川
曹敏
《电力科学与工程》
2021
3
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