[发明专利]一种基于孤立森林算法和神经网络的电力运维数据清洗方法有效
| 申请号： | 201810559071.3 | 申请日： | 2018-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN108776683B | 公开（公告）日： | 2022-01-21 |
| 发明（设计）人： | 李星南;曾瑛;蔡毅;李伟坚;施展;亢中苗 | 申请（专利权）人： | 广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力调度控制中心 |
| 主分类号： | G06F16/215 | 分类号： | G06F16/215;G06K9/62;G06N3/08;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510000 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种电力通信运维数据的清洗方法，更具体地，涉及一种基于孤立森林算法和神经网络的电力运维数据清洗方法，包括：首先利用改进的孤立森林算法，构造解决目标问题的孤立森林模型iForest；然后定义孤立森林算法对异常数据的评价体系；通过训练BP神经网络对通过孤立森林检测出的异常数据属性进行预测修正。本发明针对基于孤立森林算法和神经网络的电力通信运维数据清洗方法进行优化，提高了异常检测精确度并降低数据修正误差，为电力运维数据清洗程序在异常数据定位准确性、数据修正准确率、训练时间和资源占用等方面都得到了有效的优化。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 孤立 森林 算法 神经网络 电力 数据 清洗 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于孤立森林算法和神经网络的电力运维数据清洗方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、利用改进的孤立森林算法，构造解决目标问题的孤立森林模型iForest；S2、定义孤立森林算法对异常数据的评价体系；S3、训练学习速率自适应BP神经网络对通过孤立森林检测出的异常数据属性进行预测修正。
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