排序方式: 共有3条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1
1.
针对当前电力公司面临的专变用户电费回收风险,提出一种基于Stacking模型融合的专变用户电费回收风险识别方法。对专变用户数据进行特征处理、特征构造与特征筛选,从样本分布和特征属性上优化模型的泛化性能;利用Stacking模型融合多个基学习器,构建专变用户电费回收风险识别模型。实验结果表明,相较于其他常用的分类算法,所提方法具有更优的精确率、召回率、P-R调和均值、AUC值以及模型泛化性能,对专变风险用户的识别率也更高。 相似文献
2.
3.
专用变压器作为工业园区电力系统的重要组成部分,对园区内电网的稳定性与安全性有着十分重要的影响.针对专变实时电气运行参数的波动性与异质性,提出了一种基于极限区间的专变数据标准化方法.考虑了专变电气运行参数的动态集结方式与评价特征裕度,为后续专变健康量化评价方法提供完整且公平的评价信息.为了将专变电气运行参数对专变自身健康... 相似文献
1