基于深度学习和改进蝗虫优化算法的用户电力数据挖掘

作     者：王文 杨少杰 黄建平 WANG Wen;YANG Shaojie;HUANG Jianping

作者机构：国网浙江省电力有限公司浙江杭州310007 

基　　金：浙江省自然科学基金项目(21ZJX1203) 

出 版 物：《微型电脑应用》 (Microcomputer Applications)

年 卷 期：2024年第40卷第5期

页      码：33-36页

摘      要：为研究用户用电行为数据挖掘问题,提出一种基于深度学习和改进蝗虫优化算法的用户电力数据挖掘方法。利用皮尔逊相关系数法选取用电行为特征集合,最大限度地降低数据处理维度。设计线性加权KFCM算法,采用改进蝗虫优化算法初始化聚类中心和聚类个数以提升聚类效果。利用改进的KFCM对用户用电行为进行数据挖掘,为电网企业网决策提供数据支撑。仿真实验结果表明,所提方法在聚类效果上有较好的表现。

主 题 词：用电行为 聚类分析 蝗虫优化算法 特征选取 

学科分类：080801[080801] 0808[工学-自动化类] 08[工学] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1007-757X.2024.05.009

馆 藏 号：203127954...