重庆理工大学学报(自然科学)

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运用PCA改进BP神经网络的用电异常行为检测

田野,张程,毛昕儒,等   

  • 出版日期:2017-08-25 发布日期:2017-09-01

  • Online:2017-08-25 Published:2017-09-01

摘要: 针对目前用户用电行为和异常检测的传统方式所遇到的资源耗费、效率低下、检测 困难等问题,结合数据挖掘技术设计实现了适用于大规模用电数据挖掘的算法,并建立了有效 的异常特征提取模型。通过使用基于统计的特征提取方式确定异常指标,并使用主成分分析方 法对特征数据降维,进行异常用电信息的分析、辨识和处理,之后对处理后的用电数据建立BP 神经网络完成用电异常行为检测。检测结果表明:该方法可以有效地提取出用电行为特征,并 且能有效用于用电异常检测。