关键字：LM神经网络;CART决策树;窃漏电行为预测;ROC曲线

摘要：针对某电力系统的用户窃漏电行为进行数据挖掘,利用LM神经网络算法建立评价模型。首先对预处理后的数据进行数据变换,得到用来表征用户窃漏电行为的评价指标,其次基于LM算法建立了用户窃漏电行为预测的评价模型,实现对用户窃漏电行为的监测,并且与分类回归树算法(CART)进行对比,利用ROC曲线评价方法进行评估,用随机森林(RF)和支持向量机(SVM)算法进行了实验验证,实验结果表明,相对于CART、RF、SVM算法,基于LM神经网络的用户窃漏电检测系统得到更高得预测准确率。

卷号：v.41;No.308

期号：24

是否译文：否