【摘 要】
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目前异常用电检测问题有许多基于分类的方法,但大多都是基于短期用电行为的判决来判断长期用电行为,判决阈值与比例难以确定,且在实际应用中,不同区域、时段的用户用电数据分布差异较大,比例与阈值也会有较大的不同,难以以固定的比例通用于所有的用户数据.针对此问题,文中提出一种基于强化学习的异常用电判决方法,创新地利用强化学习模型来动态生成阈值,以适应差异较大的不同数据集.首先获取分类器输出的数个用户短期行为的异常概率,然后输入到强化学习模型深度递归Q网络(DRQN)中,学习得到动态阈值即判决阈值与判决比例.试验结果
【机 构】
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华中科技大学电信学院,湖北武汉430074
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目前异常用电检测问题有许多基于分类的方法,但大多都是基于短期用电行为的判决来判断长期用电行为,判决阈值与比例难以确定,且在实际应用中,不同区域、时段的用户用电数据分布差异较大,比例与阈值也会有较大的不同,难以以固定的比例通用于所有的用户数据.针对此问题,文中提出一种基于强化学习的异常用电判决方法,创新地利用强化学习模型来动态生成阈值,以适应差异较大的不同数据集.首先获取分类器输出的数个用户短期行为的异常概率,然后输入到强化学习模型深度递归Q网络(DRQN)中,学习得到动态阈值即判决阈值与判决比例.试验结果表明,相比于人工调参的传统投票法,文中方法在评估指标上有明显提升,面对数据分布差异较大的数据集时也有较好的表现,说明文中方法具有较强的泛化能力,在数据类型复杂的现实环境中也有较好的应用场景.
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