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摘要:
对电力用户中用电特征数据的准确挖掘,可以提高电力用户数据安全性能.由于电力用户数据的不断增加,用电特征数据特征数目也逐渐增加,导致用电特征数据呈连续型属性,并使传统的CURE算法进行电特征数据的挖掘时,必须对连续型数据进行离散化处理,这需要花费大量的预处理时间、并且离散化过程可能会丢失一些重要数据信息,导致用电特征数据的挖掘精度下降.提出一种新的电力用户中用电特征数据的挖掘建模方法,在电力用户数据的用电特征数据属性基础上,引入信息熵原则分析法,获取用电特征.通过Kohonen神经网络模型提取电力用户数据的用电特征数据参数曲线,采用斜率修正法将用户特征数据进行校正,随机选取具有周期性的电路用户数据参数,挖掘用电特征数据,实现电力用户数据中用电特征数据的挖掘建模.仿真结果表明,改进建模方法相比传统的CURE算法,用电特征数据挖掘准确度高.
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文献信息
篇名 电力用户数据中用电特征数据挖掘模型仿真
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 用电特征数据 用户电力数据 挖掘模型
年,卷(期) 2016,(5) 所属期刊栏目 仿真服务化
研究方向 页码范围 447-450
页数 4页 分类号 TM715
字数 3700字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 纪建伟 沈阳农业大学信电学院 94 628 13.0 20.0
2 郭崇 辽宁工业大学管理学院 30 76 6.0 7.0
6 王征 12 23 3.0 4.0
7 马芳静 辽宁工业大学管理学院 5 20 2.0 4.0
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用电特征数据
用户电力数据
挖掘模型
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计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
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