| 基于改進Stacking集成分類算法的用戶用電信息異常識別 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：1278 K | |
| 標(biāo)簽： 用戶用電信息 異常識別 改進Stacking集成分類算法 | |
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| 文檔介紹：隨著電力用戶信息采集系統(tǒng)的發(fā)展，更豐富的用戶用電信息被用于用戶用電信息異常的識別。基于FDI攻擊進行虛假數(shù)據(jù)注入，構(gòu)造用戶用電信息異常數(shù)據(jù)集，并提出了一種基于召回率的改進Stacking集成分類算法。該算法采用K-近鄰算法（k-Nearest Neighbors，KNN）、隨機森林模型（Random Forests，RF）、支持向量機（Support Vector Machine，SVM）以及梯度決策樹（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）作為Stacking結(jié)構(gòu)的基分類模型；采用邏輯回歸（Logistic Regression，LR）作為Stacking結(jié)構(gòu)的元分類模型。并基于召回率為基分類模型的輸出結(jié)果進行權(quán)值賦值，從而作為元分類模型的輸入數(shù)據(jù)集。通過實驗驗證，所提的基于召回率的改進Stacking集成分類算法相比于傳統(tǒng)Stacking集成分類算法擁有更高效的分類性能。 | |
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