【摘 要】
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传统分析模型因只考虑数据的瞬时特性，导致模型难以捕捉隐藏的微弱异常数据。为此，设计基于时序数据挖掘的电价执行异常分析模型。通过动态划分时间粒度设置时序数据挖掘规则，然后结合电价网格密度挖掘电价执行异常时序数据，再通过删除与补偿挖掘数据建立电价执行异常分析模型。实验中设置用电异常数据比例分别为30%、15%以及5%，发现：与传统模型相比，本文模型对隐藏在海量数据中的异常数据也有很好的捕捉效果。
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传统分析模型因只考虑数据的瞬时特性，导致模型难以捕捉隐藏的微弱异常数据。为此，设计基于时序数据挖掘的电价执行异常分析模型。通过动态划分时间粒度设置时序数据挖掘规则，然后结合电价网格密度挖掘电价执行异常时序数据，再通过删除与补偿挖掘数据建立电价执行异常分析模型。实验中设置用电异常数据比例分别为30%、15%以及5%，发现：与传统模型相比，本文模型对隐藏在海量数据中的异常数据也有很好的捕捉效果。
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