基于多分类机器学习模型的智能电表故障预测

来源 :电器与能效管理技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户:linyulan430
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针对智能电表故障数据规模大、维度高、存在错误及异常数据的特点,提出了一种融合多分类机器学习模型的智能电表故障预测方法。采用正态分布补全及箱型图方法,对原始数据集进行缺失值填补及异常值替换;通过计算特征属性与故障类型的相关系数,消除不相关特征,形成特征子集;构建混合采样策略,解决故障数据不平衡问题。计算三种典型机器学习算法处理智能电表故障数据的预测准确率,构建混淆矩阵;计及各分类器的预测能力,构建多分类器融合决策函数。最后,分别采用公共数据集与实际用电数据作为样本,验证了所提方法的有效性。
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