【摘 要】
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针对传统检测模型仅通过单一方法进行窃电检测具有局限性且用电数据中存在类不平衡的问题，从集成学习的角度出发，提出一种基于熵权法融合异质分类器的窃电检测模型。首先，通过少数类样本合成过采样技术（synthetic minority oversampling technique, SMOTE）处理用电数据不平衡的问题，其次综合考虑个体分类器之间的多样性以及各自的检测性能和训练机理进行基分类器的优选，最后
【基金项目】
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国家社会科学基金（19BGL003）； 上海市科委地方院校能力建设项目（20020500700）；
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针对传统检测模型仅通过单一方法进行窃电检测具有局限性且用电数据中存在类不平衡的问题，从集成学习的角度出发，提出一种基于熵权法融合异质分类器的窃电检测模型。首先，通过少数类样本合成过采样技术（synthetic minority oversampling technique, SMOTE）处理用电数据不平衡的问题，其次综合考虑个体分类器之间的多样性以及各自的检测性能和训练机理进行基分类器的优选，最后，引入信息熵的概念，基于各个基分类器分类结果的分散程度，计算其权重占比，并以该权重占比集成各基分类器的输出。实验结果表明，对比传统的窃电检测模型，所提模型在多项评价指标下表现较好，具有良好的检测性能。
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