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摘要
目的:研究不同机器学习算法在电力贫困用户识别中的应用效果。方法:文中基于3 000余户电力用户一年的日用电量进行分析,提取合适的分类特征量并加以预处理。分别采用支持向量机、逻辑回归和神经网络三种分类方法进行二分类,分类目标为贫困用户和非贫困用户。结果:结果表明在对电力用户进行分类时,三种分类方法均具有一定局限性,但支持向量机分类模型体现了更高的正样本分类精准率。结论:支持向量机分类模型更加符合电力贫困用户的高精度识别要求。本研究为电力企业基于用电信息对电力用户进行贫困用户识别提供了参考,有利于节省人力资源,便于开展精准帮扶工作。
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单位机电工程学院; 中国计量大学
