ELM算法在用户用电行为分析中的应用

摘要

对于非法用电行为的检测,电力企业通常采用传统的人工检查方式,而这种方式的准确率和效率往往都比较低.提出一种将极限学习机(ELM)应用于预测存在非法用电行为用户的方法.首先,在收集到的用户历史用电数据,对原始数据进行预处理.然后,应用ELM算法建立异常用电行为的神经网络模型.最后,在真实用电数据上进行实证分析,通过与随机森林算法建立的预测模型及预测结果的对比,证明提出的方法具有较高的准确率和较好的性能.