[00287850]一种三阶段多视角特征融合的窃电分类预测方法

交易价格： 面议

类型： 发明专利

技术成熟度： 正在研发

专利所属地：中国

专利号：CN201710036718.X

交易方式： 完全转让许可转让技术入股

联系人：南京邮电大学

所在地：江苏南京市

服务承诺: 产权明晰; 资料保密
对所交付的所有资料进行保密; 如实描述

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技术详细介绍

本发明公开了一种三阶段多视角特征融合的用电行为分类预测方法，首先对待分析的客户用电数据，将其作为测试集，并对日用电量、当日电表读数、前一日电表读数中的缺失数据分别用“‑1”和“0”进行填充，形成两份预处理数据；其次，对每份预处理数据，从不同视角来提取特征，对所有视角提取的特征进行合并，使用多个不同的分类预测的机器学习算法进行处理，得出训练集和测试集中的客户的窃电概率；最后，分别用线性模型和树模型对第二个阶段的输出进行预测，然后求均值，获得最终要预测的窃电概率。本发明在现有堆模型的集成学习方法的基础上，增加了数据的多样性、模型的多样性和过拟合处理，从而可以实现对客户窃电概率更加准确的预测。

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