【摘 要】
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针对窃电检测中存在的数据不平衡和分类器效率低的问题，提出一种基于混合采样和随机森林的窃电检测方法。首先用随机森林模型的误分率作为SMOTE算法的重采样率，提出E-SMOTE算法，其次在E-SMOTE和Tome Links混合采样的过程中引入模型的ROC曲线下方的面积（area under curve，AUC）作为迭代停止的条件，实现用电数据集的平衡。最后用基于马修斯相关系数（Matthews co
【基金项目】
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国家重点研发计划“公共安全风险防控与应急技术装备”重点专项（2018YFC0824XXX）；
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针对窃电检测中存在的数据不平衡和分类器效率低的问题，提出一种基于混合采样和随机森林的窃电检测方法。首先用随机森林模型的误分率作为SMOTE算法的重采样率，提出E-SMOTE算法，其次在E-SMOTE和Tome Links混合采样的过程中引入模型的ROC曲线下方的面积（area under curve，AUC）作为迭代停止的条件，实现用电数据集的平衡。最后用基于马修斯相关系数（Matthews correlation coefficient，MCC）的置换法和卡方检验进行特征选择，并在传统的随机森林模型中引入Q统计值进行选择性集成，不仅优化属性特征的选择，还提升随机森林模型的多样性。实验结果表明，提出的混合采样算法较优于7种常用采样方法，改进的随机森林模型也在精确率、特异度和F1分数等多项指标中表现出更优的性能。
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