基于bagging二次加权集成的孤立森林窃电检测算法

《基于bagging二次加权集成的孤立森林窃电检测算法》是一篇研究如何利用机器学习技术提升窃电检测准确性的学术论文。该论文共36页，详细介绍了基于Bagging和二次加权集成方法的改进型孤立森林算法，旨在提高对窃电行为的识别能力。

文章首先分析了传统窃电检测方法存在的不足，指出在面对复杂用电模式和噪声数据时，常规算法容易出现误判或漏检的问题。为了解决这些问题，作者提出了结合Bagging集成学习与二次加权策略的改进方案。

在算法设计方面，该论文采用了孤立森林（Isolation Forest）作为基础模型，并通过Bagging方法增强其鲁棒性。同时，引入二次加权机制，对不同特征的重要性进行动态调整，从而提升模型对异常用电模式的敏感度。

实验部分展示了该算法在多个真实用电数据集上的表现，结果表明，与传统孤立森林及其他集成方法相比，该算法在检测精度、召回率以及计算效率等方面均有显著提升。此外，论文还探讨了不同参数设置对算法性能的影响，为实际应用提供了参考依据。

总体而言，该论文为电力系统中的窃电检测提供了一种高效且可靠的技术手段，具有较高的理论价值和实践意义。对于从事电力数据分析、异常检测及机器学习应用的研究人员来说，这篇论文具有重要的借鉴作用。