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反窃电指标评价体系及窃电嫌疑分析

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反窃电指标评价体系及窃电嫌疑分析
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 概述第10-23页
  1.1 背景第10-11页
    1.1.1 窃电危害第10页
    1.1.2 我国主要反窃电方法第10-11页
  1.2 研究目的与意义第11-12页
    1.2.1 研究目的第11页
    1.2.2 研究意义第11-12页
  1.3 国内外研究水平综述第12-14页
    1.3.1 反窃电技术的国内研究现状第12-14页
    1.3.2 反窃电技术的国外研究现状第14页
  1.4 传统反窃电方法与存在的不足第14-18页
    1.4.1 常见窃电方法第14-16页
    1.4.2 传统反窃电方法第16-17页
    1.4.3 传统反窃电方法存在问题与不足第17-18页
  1.5 研究内容第18-22页
    1.5.1 技术路线第19-20页
    1.5.2 研究实施流程第20-22页
  1.6 本章小结第22-23页
第二章 负荷数据预处理技术第23-29页
  2.1 数据挖掘技术的概念与流程第23-24页
    2.1.1 数据挖掘技术的概念与方法第23页
    2.1.2 数据挖掘的一般过程第23-24页
  2.2 数据预处理第24-28页
    2.2.1 数据简化第24-26页
    2.2.2 数据剔除第26-28页
  2.3 本章小结第28-29页
第三章 反窃电指标评价体系研究第29-43页
  3.1 用户反窃电指标评价体系第29-30页
  3.2 聚类分析第30-42页
    3.2.1 聚类算法第31页
    3.2.2 确定最佳聚类数第31-32页
    3.2.3 聚类结果第32-37页
    3.2.4 最佳聚类数验证第37-38页
    3.2.5 确定窃电嫌疑用户第38-42页
  3.3 本章小结第42-43页
第四章 基于分类方法的窃电嫌疑评判模型建立第43-53页
  4.1 数据挖掘分类算法第43-45页
    4.1.1 分类算法基本原理第43页
    4.1.2 分类算法一般过程第43页
    4.1.3 分类算法属性确定第43-45页
  4.2 基于决策树算法的窃电嫌疑评判模型研究第45-47页
    4.2.1 决策树算法简介第45页
    4.2.2 几种常见的决策树算法第45-46页
    4.2.3 基于决策树算法的窃电嫌疑评判模型建立第46-47页
  4.3 基于人工神经网络的算法窃电嫌疑评判模型研究第47-49页
    4.3.1 人工神经网络简介第47-48页
    4.3.2 基于人工神经网络的算法窃电嫌疑评判模型第48-49页
  4.4 实例结果分析第49-52页
    4.4.1 样本选取与属性值确定第50页
    4.4.2 基于决策树算法的窃电嫌疑用户预测结果第50-51页
    4.4.3 决策树方法有效性检验第51-52页
  4.5 本章小结第52-53页
第五章 总结与展望第53-55页
  5.1 主要研究结论第53-54页
  5.2 展望与建议第54-55页
参考文献第55-57页
致谢第57-58页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文第58页

本篇论文共58页,点击这进入下载页面
 
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