基于堆叠策略与深度学习的异常电量数据智能校核方法
针对部分电网公司存在的异常电量数据校核效率低下问题，文中提出了一种基于堆叠策略与深度学习的双层校核方法。首先，采用混合采样技术对输入数据进行综合预处理，有效解决了大型电力数据普遍存在的数据缺失与类别不平衡问题。其次，采用多种浅层机器学习模型作为基分类器，并基于堆叠策略对其进行融合，以充分发挥各基分类器的优势。再次，采用深度神经网络作为元分类器，寻找最优融合规则并输出最终校核结果，进一步提高了校核准确性。最后，在真实电力数据集上进行测试，结果证明了所提方法的有效性。
Kaydedildi:
| Asıl Yazarlar: | , , , , , , , |
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| Materyal Türü: | Artigo |
| Dil: | Chinês |
| Baskı/Yayın Bilgisi: |
Editorial Department of High Voltage Apparatus
2025-05-01
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| Seri Bilgileri: | Gaoya dianqi |
| Konular: | |
| Online Erişim: | http://www.zgydq.com/zh/article/doi/10.13296/j.1001-1609.hva.2025.05.017/ |
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