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基于重加权策略平衡损失与LSTM的窃电行为检测研究 被引量:9
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作者 吕笃良 刘梦爽 +3 位作者 桓露 孙羽森 刘通宇 袁培森 《智慧电力》 北大核心 2022年第4期15-20,58,共7页
窃电行为是导致电能损失与电力企业经济效益降低的重要原因。针对窃电问题,提出了一种基于有效数量加权策略的损失函数,改善数据集分布不均衡导致训练模型泛化性能下降的问题;基于该策略,设计了基于长短期神经网络的时间序列分类模型,... 窃电行为是导致电能损失与电力企业经济效益降低的重要原因。针对窃电问题,提出了一种基于有效数量加权策略的损失函数,改善数据集分布不均衡导致训练模型泛化性能下降的问题;基于该策略,设计了基于长短期神经网络的时间序列分类模型,用于用户日用电量的窃电行为检测任务;采用用户日用电量真实数据进行实验测试,结果表明基于有效数量的加权策略可一定程度解决数据集不平衡导致的模型泛化性下降问题。与现有方法相比,所提方法在精确度上有所提高,对窃电行为检测具有有效性与可行性。 展开更多
关键词 窃电检测 重加权策略 类别平衡损失 LSTM 时间序列分类
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