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| 基于数据挖掘算法的用户窃电嫌疑分析 | |
| 摘 要： | 在详细分析窃电用户用电特性的基础上,搭建了用于处理海量用电数据的分布式存储Hadoop平台,分析和改进了适用于并行处理的BP神经网络算法,进而提出了基于人工神经网络的窃电嫌疑分析模型.根据窃电行为将会导致的用电异常数据,以及参考供电行业同业经验,选取了影响窃电嫌疑系数的十二个指标.结合窃电嫌疑分析模型,分析得出无窃电嫌疑、一般窃电嫌疑和重大窃电嫌疑三种情况.最后结合实例对该模型的精确度进行验证. |
Analysis on the Suspicion of Users'Stealing Electricity Based on Data Mining Algorithms |
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