基于改進(jìn)Stacking集成分類(lèi)算法的用戶用電信息異常識(shí)別
所屬分類(lèi)：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(shí)別 改進(jìn)Stacking集成分類(lèi)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(shí)別。基于FDI攻擊進(jìn)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(jìn)Stacking集成分類(lèi)算法。該算法采用K-近鄰算法（k-Nearest Neighbors，KNN）、隨機(jī)森林模型（Random Forests，RF）、支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）以及梯度決策樹(shù)（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）作為Stacking結(jié)構(gòu)的基分類(lèi)模型；采用邏輯回歸（Logistic Regression，LR）作為Stacking結(jié)構(gòu)的元分類(lèi)模型。并基于召回率為基分類(lèi)模型的輸出結(jié)果進(jìn)行權(quán)值賦值，從而作為元分類(lèi)模型的輸入數(shù)據(jù)集。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，所提的基于召回率的改進(jìn)Stacking集成分類(lèi)算法相比于傳統(tǒng)Stacking集成分類(lèi)算法擁有更高效的分類(lèi)性能。
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