[发明专利]标签数据扩充与深度学习的居民异常用电行为检测方法在审
| 申请号： | 202110426806.7 | 申请日： | 2021-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN113191409A | 公开（公告）日： | 2021-07-30 |
| 发明（设计）人： | 周玉;蔡奇新;李悦;邵雪松;张德进;穆卓文;高凡;崔高颖;陈飞 | 申请（专利权）人： | 国网江苏省电力有限公司营销服务中心;国网江苏省电力有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京智绘未来专利代理事务所(普通合伙) 11689 | 代理人： | 王萍;肖继军 |
| 地址： | 210019 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 标签数据扩充与深度学习的居民异常用电行为检测方法，包括：步骤1，采集居民用电数据，并进行预处理；步骤2，对预处理用电数据进行标签管理；将标签管理后的用电数据划分为不同的标签样本；步骤3，对不同的标签样本进行扩充，以获得不同的标签样本扩充数据集，再合并为有标签新数据集；步骤4，有标签新数据集输入至训练好的卷积神经网络模型中，由模型识别并输出居民用户异常用电数据，以检测居民异常用电。通过对异常用电与正常用电数据进行扩充，构建有标签用电扩充数据集，大大增加了标签样本的数据量；通过搭建深度学习神经网络模型对异常用电行为进行判别，相比较传统方法能够获取更多数据特征，判别准确率更高。 | ||
| 搜索关键词： | 标签 数据 扩充 深度 学习 居民 异常 用电 行为 检测 方法 | ||
【主权项】：
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