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数据挖掘项目 I 电力窃漏电用户自动识别 missing_data和model数据
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数据挖掘
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数据挖掘项目 I 电力窃漏电用户自动识别 missing_data和model配套数据 期待与你相互学习
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大数据分析案例:电力窃漏电用户自动识别.rar
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力窃漏电用户自动识别 1.背景与数据分析目的 a.通过电力系统采集到的数据,提取出窃漏电用户的关键特征, b.构建窃漏电用户的识别模型:以实现自动检查、判断用户是否是存在窃漏电行为。 2.数据预处理 通过对拿到的数据进行数据质量分析,检查原始数据中存在的脏数据,通过查看原始数据中抽取的数据,发现存在数据缺失的现象,使用朗格拉日插值法:选取缺失值前5个数据作为前参考组,缺失值后5个数据作为后参考组
python数据挖掘机器学习实战(代码+数据集)——电力窃漏电用户自动识别.zip
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python数据挖掘机器学习实战。内容包含了完整的代码以及相关的数据集,可能稍微需要修改一下路径,就能完整运行了。Jupyter中包含了丰富的代码注释以及相关结果,可供学习或者直接提交。
精品版基于MATLAB R语言 SAS SPSS软件的 数据分析与挖掘实战 完整课程PPT课件 第6章 (共48页)实例:电力窃漏电用户自动识别.pptx
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据统计,全国每年因窃电造成的损失都在200亿元左右;被查获的窃电案件不足总窃电案件的30%。如深圳龙岗工业区一家只有两条生产线的小塑料包装厂,一年窃电折价就30-40万元之多,某市窃电行为造成电力设施重大破坏,从而引发的大面积停电事故每年都发生多起。这不仅给国有资产造成巨大的损失,也严重扰乱了供电秩序,威胁到电网安全运行。 如何通过监测数据自动识别偷凭电行为? 基于指标加权的用电异常分析模型,虽
电力窃漏电用户自动识别
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电力窃漏电用户自动识别 参考书:《Python数据分析与挖掘实战》 工具:Pycharm2019.2.2 + Anaconda3(导入需要的库及Python.exe) 新建工程如下: 1.背景与数据分析目的 a.通过电力系统采集到的数据,提取出窃漏电用户的关键特征, b.构建窃漏电用户的识别模型:以实现自动检查、判断用户是否是存在窃漏电行为。 2.数据预处理 通过对拿到的数据进行数据质量分析,检
电力企业的窃漏电用户自动识别
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传统的防窃漏电方法对人的依懒性太强,抓窃查漏的目标不明确。虽然能获得用 电异常的某些信息,但由于终端误报或漏报过多,无法达到真正快速精确定位窃漏电嫌疑用户的目的,所以实施效果往往不尽如人意。本文通过收集的数据信息提取出窃漏电用户的关键特征,构建窃漏电用户的识别模型,就能自动检验判断用户是否存在窃漏电行为。
电力窃漏电用户自动识别 源码
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python数据挖掘-电力窃漏电用户自动识别,书上的源码有错误,现已经完全改正。
R语言 电力窃漏电用户自动识别实验配备文件
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电力窃漏电用户自动识别实验代码及实验所用数据 missing_data.csv、missing_data.xls、model.csv、testData.csvtrainData.csv告警.csv窃电用电量数据.csv窃漏电用户分布分析.csv线损.csv、用户.csv、用户日用电量.csv、正常用电量数据.csv、实验报告1—电力窃漏电用户自动识别.doc
第六章电力窃漏电用户自动识别实验.docx
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《Python数据分析与挖掘实战》张良均,第六章电力窃漏电用户自动识别实验学习笔记 记录我的学习之旅,每份文档倾心倾力,带我成我大牛,回头观望满脸笑意,望大家多多给予意见,有问题或错误,请联系 我将及时改正;借鉴文章标明出处,谢谢
数据表示实验.circ
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华中科技大学数据表示实验的全部电路图都有,有需要的小伙伴自己下载,这些电路都是经过本人测试,是可以通关的!!!
常见窃电方法分析.doc
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常见窃电方法分析doc,常见窃电方法分析
电力窃漏电用户自动识别-数据集
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财政收入影响因素分析及预测模型 电力窃电漏电用户 自动识别 ■电商产品评论数据情感分析 电子商务网站用户行为分析及 服务推荐 ■航空公司客户价值分析 航空公司客
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快速数据挖掘数据分析实战RapidMiner工具应用第19章 电力窃漏电用户自动识别V1.pdf
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19.1背景与挖掘目标 传统的防窃漏电方法主要通过定期巡检、定期校验电表、用户举报窃电等手段来发现窃电或计量装置故障。但这种方法对人的依赖性太强,抓窃查漏的目标不明确。目前很多供电局主要通过营销稽查人员、用电检查人员和计量工作人员利用计量异常报警功能和电能量数据查询功能开展用户用电情况的在线监控工作,通过采集电量异常、负荷异常、终端报警、主站报警、线损异常等信息,建立数据分析模型,来实时监测窃漏电
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通过数据信息提取出漏电用户的关键特征,构建漏电用户的识别模型
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有数据、代码、分析过程
基于机器学习的用户窃电行为预测
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型智能电表普及后,为了准确检测出电网中的窃电用户,可以结合机器学习的方法.为此,选择了支 持向量机、随机森林和迭代决策树3种机器学习中较常用的大数据算法进行分析,通过不断调整试验数据集 的大小,对3种算法的效率和准确率进行测试.对比分析结果发现,随机森林算法运行的时间和数据量的大小 基本呈线性关系,效率较高,且准确率稳定在86%以上,表现较好.
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python数据分析,因为股票价格的影响因素太多,通过k线数据预测未来的价格变化基本不可行,只有当天之内的数据还有一定的关联,故feature与target都选择的是当天的数据。 加载数据 为了加快数据的处理速度,提前将mariadb数据库中的数据查询出来,保存成feather格式的数据,以提高加载数据的速度。 经过处理,不同股票的数据保存在了不同的文件中,列名还保持着数据库中的字段名。我选择了股
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