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摘要:
针对大数据应用背景下用户智能用电行为分类的计算复杂性和特征选择有效性的问题,提出一种基于特征信息量的特征优选策略.首先,以用电特征的互信息量与相关系数作为特征有效性和关联性判据,设计用电特征优选准则.然后,提出一种该准则下的用电行为特征优选策略,通过减少特征间的分类信息冗余实现高维特征的降维,并选取有效独立的特征,从而构建用户用电行为聚类精简特征集.最后,基于特征优选策略实现了一种特征自适应的用户用电行为分析方法,完成优化的用户用电行为分析.通过电网实际用电数据验证了所提策略能提高聚类准确率和减少计算复杂性的有效性.
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文献信息
篇名 智能用电用户行为分析特征优选策略
来源期刊 电力系统自动化 学科
关键词 用电行为分析 特征选取 互信息 聚类分析 智能用电
年,卷(期) 2017,(5) 所属期刊栏目 学术研究
研究方向 页码范围 58-63,83
页数 7页 分类号
字数 5914字 语种 中文
DOI 10.7500/AEPS20160607002
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 孙毅 华北电力大学电气与电子工程学院 120 1005 16.0 26.0
2 陆俊 华北电力大学电气与电子工程学院 41 393 13.0 18.0
3 朱炎平 华北电力大学电气与电子工程学院 4 71 4.0 4.0
4 彭文昊 华北电力大学电气与电子工程学院 2 59 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
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特征选取
互信息
聚类分析
智能用电
研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
电力系统自动化
半月刊
1000-1026
32-1180/TP
大16开
江苏省南京市江宁区诚信大道19号
28-40
1977
chi
出版文献量(篇)
12334
总下载数(次)
31
总被引数(次)
449556
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