【摘 要】
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以降低窃电检测误报率为目标,提出一种基于贝叶斯优化和改进XGBoost模型的窃电检测方法.首先根据用电信息采集系统和营销系统数据构建了窃电检测指标,然后采用XGBoost模型作为分类器,添加Focal Loss和增加分类阈值的方式用于优化模型.在此基础上,以验证集的马修相关系数为目标函数,利用贝叶斯优化调参求出最优Focal Loss参数和分类阈值,进一步降低检测方法误判率.基于实际电力用户数据进行数值仿真,结果表明所提方法比Adaboost、BP神经网络、SVM具有更高的准确率.
【机 构】
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湖南信息学院电子科学与工程学院,湖南长沙410151
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以降低窃电检测误报率为目标,提出一种基于贝叶斯优化和改进XGBoost模型的窃电检测方法.首先根据用电信息采集系统和营销系统数据构建了窃电检测指标,然后采用XGBoost模型作为分类器,添加Focal Loss和增加分类阈值的方式用于优化模型.在此基础上,以验证集的马修相关系数为目标函数,利用贝叶斯优化调参求出最优Focal Loss参数和分类阈值,进一步降低检测方法误判率.基于实际电力用户数据进行数值仿真,结果表明所提方法比Adaboost、BP神经网络、SVM具有更高的准确率.
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