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基于多模型融合Stacking集成学习的异常用电检测方法研究
被引量：
3
1
作者
邝萌
李英娜
+1 位作者
李川
曹敏
《电力科学与工程》
2021年第3期23-29,共7页
针对单一异常用电检测方法对于存在不平衡性的数据集检测效率普遍不高的问题,提出了一种基于多模型融合Stacking集成学习的异常用电检测方法。首先,以居民用电数据作为研究对象,分析用户在习惯上表现的不同特征,结合不平衡处理技术和分...
针对单一异常用电检测方法对于存在不平衡性的数据集检测效率普遍不高的问题,提出了一种基于多模型融合Stacking集成学习的异常用电检测方法。首先,以居民用电数据作为研究对象,分析用户在习惯上表现的不同特征,结合不平衡处理技术和分类预测算法进行研究;其次,为了提高模型的整体性能,采用量子遗传算法对集成学习模型中的参数做优化处理;最后,通过云南某地区用电数据集进行验证,证明所提模型相比单一学习模型检测的准确率有明显提升,对提升异常排查效率,降低电力公司的运营成本具有重要意义。
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关键词
异常用电检测
多模型融合
不平衡处理技术
分类预测算法
Stacking集成学习
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职称材料
基于RFE+CatBoost模型的异常用电检测方法研究
被引量：
3
2
作者
冉哲
李英娜
刘爱莲
《电视技术》
2021年第8期121-126,132,共7页
针对传统电力检测领域中异常用电检测模型需要调节大量超参数导致异常用电检测效率低下,以及模型选取特征不能充分反映实际用电情况导致分类精度不高的问题,提出一种基于RFE+CatBoost模型的异常用电检测方法。较传统的异常用电检测方法...
针对传统电力检测领域中异常用电检测模型需要调节大量超参数导致异常用电检测效率低下,以及模型选取特征不能充分反映实际用电情况导致分类精度不高的问题,提出一种基于RFE+CatBoost模型的异常用电检测方法。较传统的异常用电检测方法而言,CatBoost算法降低了模型检测对于超参数的依赖。以用户用电数据作为研究对象,结合RFE算法分析用户在用电表现上的不同特征,采用分类预测算法对异常用电行为进行进一步研究,最后通过云南某地用户用电数据集进行验证,与其他用电异常检测模型进行对比,实验证明所提模型具有很好的检测能力,对于提升企业用电异常检测效率、指导用户更好地用电具有重要意义。
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关键词
异常用电检测
特征递归消除
分类预测算法
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职称材料
风机叶片结冰故障预测模型研究
3
作者
张吴飞
李帅帅
李嘉成
《农业装备与车辆工程》
2022年第9期130-135,共6页
针对风机结冰严重影响风力发电效率的问题,通过数据预处理、类间数据均衡化、降低维度、特征提取与重构等措施,对原始数据集进行处理;在此基础上,采用多种分类预测模型,对风机结冰情况进行分类预测。考虑到风机结冰问题的实际物理背景,...
针对风机结冰严重影响风力发电效率的问题,通过数据预处理、类间数据均衡化、降低维度、特征提取与重构等措施,对原始数据集进行处理;在此基础上,采用多种分类预测模型,对风机结冰情况进行分类预测。考虑到风机结冰问题的实际物理背景,提出白天-黑夜自分类预测模型,最终实现多模型融合的预测策略。根据原始数据训练出“白天-黑夜”的判别模型,进而采用白天、黑夜2套模型对风机结冰进行分类预测。最后,对数据处理结果以及预测算法进行横向与纵向综合对比分析,所构建的新型模型较好地实现了结冰预测。
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关键词
风机叶片
结冰故障
分类预测
预测算法
综合对比
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职称材料
声码器清浊音判决算法优化
被引量：
6
4
作者
党晓妍
魏旋
+1 位作者
崔慧娟
唐昆
《清华大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第7期1119-1122,共4页
为了解决低速声码器合成语音的偶发性嘶哑或变调问题,对参数提取进行改善,采用有监督学习的Fisher判决法,利用多个特征值组成的特征向量为判据;基音周期平滑的准确度在利用了更准确的清浊音信息后大有提高。测试结果表明:该算法能够大...
为了解决低速声码器合成语音的偶发性嘶哑或变调问题,对参数提取进行改善,采用有监督学习的Fisher判决法,利用多个特征值组成的特征向量为判据;基音周期平滑的准确度在利用了更准确的清浊音信息后大有提高。测试结果表明:该算法能够大大降低清浊音误判率,减少严重基音周期错误数;应用该算法的SELP(sinuous excitationlinear prediction)2.4 kb/s的PESQ-MOS分优于2.4 kb/s的MELPe(mixed excitation linear prediction)和AMBE+(advanced multi-band excitation)算法,DRT(diagnosticrhythm test)分数达95%,具有良好的可懂度和自然度。
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关键词
语音编码
清浊音判决
MELPe算法
AMBE+算法
原文传递
题名
基于多模型融合Stacking集成学习的异常用电检测方法研究
被引量：
3
1
作者
邝萌
李英娜
李川
曹敏
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
云南省计算机技术应用重点实验室
云南电网有限责任公司电力科学研究院
出处
《电力科学与工程》
2021年第3期23-29,共7页
基金
国家自然科学基金(61962031,51567013)。
文摘
针对单一异常用电检测方法对于存在不平衡性的数据集检测效率普遍不高的问题,提出了一种基于多模型融合Stacking集成学习的异常用电检测方法。首先,以居民用电数据作为研究对象,分析用户在习惯上表现的不同特征,结合不平衡处理技术和分类预测算法进行研究;其次,为了提高模型的整体性能,采用量子遗传算法对集成学习模型中的参数做优化处理;最后,通过云南某地区用电数据集进行验证,证明所提模型相比单一学习模型检测的准确率有明显提升,对提升异常排查效率,降低电力公司的运营成本具有重要意义。
关键词
异常用电检测
多模型融合
不平衡处理技术
分类预测算法
Stacking集成学习
Keywords
abnormal
electricity
detection
multi-model
fusion
imbalance
processing
technology
classification
prediction
algorithm
Stacking
ensemble
learning
分类号
TM933 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
基于RFE+CatBoost模型的异常用电检测方法研究
被引量：
3
2
作者
冉哲
李英娜
刘爱莲
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
云南省计算机技术应用重点实验室
出处
《电视技术》
2021年第8期121-126,132,共7页
文摘
针对传统电力检测领域中异常用电检测模型需要调节大量超参数导致异常用电检测效率低下,以及模型选取特征不能充分反映实际用电情况导致分类精度不高的问题,提出一种基于RFE+CatBoost模型的异常用电检测方法。较传统的异常用电检测方法而言,CatBoost算法降低了模型检测对于超参数的依赖。以用户用电数据作为研究对象,结合RFE算法分析用户在用电表现上的不同特征,采用分类预测算法对异常用电行为进行进一步研究,最后通过云南某地用户用电数据集进行验证,与其他用电异常检测模型进行对比,实验证明所提模型具有很好的检测能力,对于提升企业用电异常检测效率、指导用户更好地用电具有重要意义。
关键词
异常用电检测
特征递归消除
分类预测算法
Keywords
abnormal
electricity
detection
recursive
feature
elimination
classification
prediction
algorithm
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
风机叶片结冰故障预测模型研究
3
作者
张吴飞
李帅帅
李嘉成
机构
上海理工大学机械工程学院
出处
《农业装备与车辆工程》
2022年第9期130-135,共6页
文摘
针对风机结冰严重影响风力发电效率的问题,通过数据预处理、类间数据均衡化、降低维度、特征提取与重构等措施,对原始数据集进行处理;在此基础上,采用多种分类预测模型,对风机结冰情况进行分类预测。考虑到风机结冰问题的实际物理背景,提出白天-黑夜自分类预测模型,最终实现多模型融合的预测策略。根据原始数据训练出“白天-黑夜”的判别模型,进而采用白天、黑夜2套模型对风机结冰进行分类预测。最后,对数据处理结果以及预测算法进行横向与纵向综合对比分析,所构建的新型模型较好地实现了结冰预测。
关键词
风机叶片
结冰故障
分类预测
预测算法
综合对比
Keywords
wind
turbine
icing
failure
classification
prediction
prediction
algorithm
comprehensive
comparison
分类号
TM315 [电气工程—电机]
下载PDF
职称材料
题名
声码器清浊音判决算法优化
被引量：
6
4
作者
党晓妍
魏旋
崔慧娟
唐昆
机构
清华大学电子工程系
出处
《清华大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第7期1119-1122,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60572081)
文摘
为了解决低速声码器合成语音的偶发性嘶哑或变调问题,对参数提取进行改善,采用有监督学习的Fisher判决法,利用多个特征值组成的特征向量为判据;基音周期平滑的准确度在利用了更准确的清浊音信息后大有提高。测试结果表明:该算法能够大大降低清浊音误判率,减少严重基音周期错误数;应用该算法的SELP(sinuous excitationlinear prediction)2.4 kb/s的PESQ-MOS分优于2.4 kb/s的MELPe(mixed excitation linear prediction)和AMBE+(advanced multi-band excitation)算法,DRT(diagnosticrhythm test)分数达95%,具有良好的可懂度和自然度。
关键词
语音编码
清浊音判决
MELPe算法
AMBE+算法
Keywords
speech
coding
voiced-unvoiced
classification
MELPe
（mixed
excitation
linear
prediction
）
algorithm
AMBE
＋
（advanced
multi-band
excitation
plus）
algorithm
分类号
TN912.32 [电子电信—通信与信息系统]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多模型融合Stacking集成学习的异常用电检测方法研究
邝萌
李英娜
李川
曹敏
《电力科学与工程》
2021
3
下载PDF
职称材料
2
基于RFE+CatBoost模型的异常用电检测方法研究
冉哲
李英娜
刘爱莲
《电视技术》
2021
3
下载PDF
职称材料
3
风机叶片结冰故障预测模型研究
张吴飞
李帅帅
李嘉成
《农业装备与车辆工程》
2022
0
下载PDF
职称材料
4
声码器清浊音判决算法优化
党晓妍
魏旋
崔慧娟
唐昆
《清华大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
6
原文传递
已选择
0
条
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引证文献
统计分析
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