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《RapidMiner数据分析与挖掘实战》第19章 电力窃漏电用户自动识别 评分:

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,来实时监测窃漏电情况和发现计量装置的故障。根据报警事件发生前后客户计量点有关的电流、电压、负荷数据情况等,构建基于指标加权的用电异常分析模型,实现检查客户是否存在窃电、违章用电及计量装置故障等。
2018-07-01 上传大小:1.12MB
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第6章 电力窃漏电用户自动识别
数据挖掘RapidMiner工具使用----决策树案例分析
电力漏电用户自动识别 源码

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。

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电力窃漏电用户自动识别
实例:电力窃漏电用户自动识别-神经网络和决策树
电力窃漏电用户自动识别 细节
电力企业的窃漏电用户自动识别

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。

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基于机器学习的用户窃电行为预测

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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RapidMiner数据分析挖掘实战_中文版.rar

RapidMiner数据分析与挖掘实战_中文版

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RapidMiner数据分析挖掘实战原版+翻译

RapidMiner数据分析与挖掘实战 ,本想设置0分共享,无奈最低资源分就事2分。原谅我无法让你无积分下载。

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RapidMiner数据分析挖掘实战

关于RapidMiner实战的一个教程,有关于算子的用法,已经多种数据挖掘算法的分析,介绍,详解,以及相关的rapidMiner实战,非常实用

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基于神经网络的窃电检测

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