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基于多源栈式混合自编器的窃电检测
被引量：
1
1
作者
韩金涛
雷景生
《计算机应用与软件》
北大核心
2022年第9期87-93,共7页
针对用电数据特征提取能力的不足,对用户用电量数据进行分析,提出一种基于多源栈式混合自编码器的窃电检测方法。通过构建混合自编码单元,提高模型抽象特征的提取能力,利用多源栈式网络增加网络深度,增强了模型的泛化能力,结合人工特征...
针对用电数据特征提取能力的不足,对用户用电量数据进行分析,提出一种基于多源栈式混合自编码器的窃电检测方法。通过构建混合自编码单元,提高模型抽象特征的提取能力,利用多源栈式网络增加网络深度,增强了模型的泛化能力,结合人工特征提取流程提高了分类准确率。在国家电网公布的真实用电量数据集上进行测试,验证了该模型的有效性。
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关键词
窃电检测
去噪自编码器
稀疏自编码器
多源栈式网络
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职称材料
题名
基于多源栈式混合自编器的窃电检测
被引量：
1
1
作者
韩金涛
雷景生
机构
上海电力大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2022年第9期87-93,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61972357,61672337)。
文摘
针对用电数据特征提取能力的不足,对用户用电量数据进行分析,提出一种基于多源栈式混合自编码器的窃电检测方法。通过构建混合自编码单元,提高模型抽象特征的提取能力,利用多源栈式网络增加网络深度,增强了模型的泛化能力,结合人工特征提取流程提高了分类准确率。在国家电网公布的真实用电量数据集上进行测试,验证了该模型的有效性。
关键词
窃电检测
去噪自编码器
稀疏自编码器
多源栈式网络
Keywords
Detection of power theft
Denoising auto-encoder
Sparse auto-encoder
Multi-source stack network
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多源栈式混合自编器的窃电检测
韩金涛
雷景生
《计算机应用与软件》
北大核心
2022
1
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