基于随机森林的用电行为分析

• 作者: 李红娇 许智 陈晶晶
• 来源期刊: 上海电力学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 随机森林 分类 窃电用户 机器学习
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 数据挖掘
• 页码范围: 331-336
• 页数: 6页
• 分类号: TP18|TP301.6|TM715
• 字数: 5352字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-4729.2017.04.005

摘要

长期以来窃电问题一直困扰着电力企业,它不仅损害了供电企业的合法权益,扰乱了正常的供用电秩序,而且给安全用电带来了威胁.通过机器学习算法,对电力用电数据进行分析处理,可以预测用户是否存在窃电行为.基于电力数据中用户用电量提取相关特征,结合随机森林算法,提出了一种预测用户是否具有窃电行为的方法.对比多组实验数据,调节特征数量以及算法参数,以提高预测准确率和预测速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李红娇	上海电力学院计算机科学与技术学院	24	63	4.0	7.0
2	陈晶晶	上海电力学院计算机科学与技术学院	2	10	2.0	2.0
3	许智	上海电力学院计算机科学与技术学院	2	10	2.0	2.0