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基于深度学习的用户异常用电模式检测
基于深度学习的用户异常用电模式检测
针对电力用户的异常用电行为,提出一种基于深度学习的用户异常用电模式检测模型。
利用TensorFlow框架,构建了特征提取网络和多层特征匹配网络。
基于长短期记忆(LSTM)的特征提取网络,从大量时间序列中提取出不同的序列特征。
基于全连接网络(FCN)的多层特征匹配网络,利用提取出的特征数据,完成对异常用电数据的检测。
实例分析表明,与非深度学习检测模型相比,所提模型可愈加有效地完成异常用电模式检测。
此外,与多层LSTM分类模型相比,所提模型具有更好的准确性和鲁棒性。
本软件ID:12377780
针对电力用户的异常用电行为,提出一种基于深度学习的用户异常用电模式检测模型。
利用TensorFlow框架,构建了特征提取网络和多层特征匹配网络。
基于长短期记忆(LSTM)的特征提取网络,从大量时间序列中提取出不同的序列特征。
基于全连接网络(FCN)的多层特征匹配网络,利用提取出的特征数据,完成对异常用电数据的检测。
实例分析表明,与非深度学习检测模型相比,所提模型可愈加有效地完成异常用电模式检测。
此外,与多层LSTM分类模型相比,所提模型具有更好的准确性和鲁棒性。
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