【摘 要】
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本文依托电力数据高实时性、高镜像性和高覆盖性等特征,提出了一种基于k-means聚类算法的重污染天气应急响应程度分析模型和一种基于孤立森林的企业异常生产分析模型,通过对重点企业在不同程度重污染天气下的用电行为进行画像分析,挖掘应急响应程度低和生产情况异常的重点企业,为完善重污染防治企业监督体系、提高治污能力和治污水平提供有力抓手,具有较好的实际应用价值和社会推广意义。
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本文依托电力数据高实时性、高镜像性和高覆盖性等特征,提出了一种基于k-means聚类算法的重污染天气应急响应程度分析模型和一种基于孤立森林的企业异常生产分析模型,通过对重点企业在不同程度重污染天气下的用电行为进行画像分析,挖掘应急响应程度低和生产情况异常的重点企业,为完善重污染防治企业监督体系、提高治污能力和治污水平提供有力抓手,具有较好的实际应用价值和社会推广意义。
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