【摘 要】
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目前,我国电网企业对于识别停电投诉风险,开展用户停电敏感程度分析的研究工作还处在起步阶段.为了有效地分析停电用户的敏感程度,提出了一种基于改进随机森林算法的停电敏感
【机 构】
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国网信通亿力科技有限责任公司,国网福建省电力有限公司电力科学研究院客户服务中心,福州大学数学与计算机科学学院,福建省网络计算与智能信息处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61300104,61300103,61672158);福建省高校杰出青年科学基金(JA12016);福建省高等学校新世纪优秀人才支持计划(JA13021);福建省杰出青年科学基金(2014J06017,2015J06014);福建省科技创新平台计划(2009J1007,2014H2005);福建省自然科学基金(2013J01230,2014J01232);福建省高校产学合作
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目前,我国电网企业对于识别停电投诉风险,开展用户停电敏感程度分析的研究工作还处在起步阶段.为了有效地分析停电用户的敏感程度,提出了一种基于改进随机森林算法的停电敏感用户分类算法.首先,对原始数据进行清洗、特征选择等预处理;接着,采用SMOTE算法增加少数敏感用户样本数据量,解决数据分布不均匀问题;然后,以Fisher比作为特征的重要性度量,按比例随机采样选取具有代表性的特征构成子特征空间;最后,利用随机森林算法识别停电敏感用户.通过在真实停电数据上的实验,验证了提出的方法不仅具有较好的准确性和时间性能,而且可以有效处理高维、冗余特征的数据.
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