基于Stacking模型融合的专变用户电费回收风险识别方法
针对当前电力公司面临的专变用户电费回收风险,提出一种基于Stacking模型融合的专变用户电费回收风险识别方法.对专变用户数据进行特征处理、特征构造与特征筛选,从样本分布和特征属性上优化模型的泛化性能;利用Stacking模型融合多个基学习器,构建专变用户电费回收风险识别模型.实验结果表明,相较于其他常用的分类算法,所提方法具有更优的精确率、召回率、P-R调和均值、AUC值以及模型泛化性能,对专变风险用户的识别率也更高.
专变用户、电费回收、风险识别、Stacking模型融合、LGBM
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TM73(输配电工程、电力网及电力系统)
国家重点研发计划项目;浙江省重点研发计划项目
2021-01-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
152-158