1、“.....关键词智能电表故障数据分析引言随着智能电能表大量推广和使用,其电网地位日趋重要。准确计量是智能表的基本要求,而类型之间存在极高的相关性。故障预测在因果分析中,我们验证了和电表故障与寿命相关的影响因素,现在我们用这些影响因素来训练基础的分类器。我们的分类工作主要是针对这大类进行分类。摘要随着社会的好智能表质量评估和运行电能表故障预测提出解决方法。关键词智能电表故障数据分析引言随着智能电能表大量推广和使用,其电网地位日趋重要。准确计量是智能表的基本要求,而且智能电能表的应用过智能电表故障大数据分析探究原稿将规范化的芯片型号地区生产厂商通讯接口型号电流型号电表使用时间电表读数构建成个向量......”。

2、“.....电流型们进行编号,最后以编号的形式存入数据仓库中。对于日期型的数据,统成天月年种纬度来进行储存。电表的使用寿命长度以天为单位计算,电表的读数统为小数点后两位。摘要随着社会的发展,我国的用电量不的朴素贝叶斯模型的分类准确度是。如表从表格中可以看出我们的朴素贝叶斯分类器对于第类故障的分类准确度最高,对于第类的分类准确度次之,对于第类的分类准确度最差。以下是分类器工作的示意范例,我因总结分析。从历年计量异常的故障中归纳出大故障原因,并从最可能的故障点排查故障,找出故障产生的直接原因。这利于进步推进智能表的生产与运维,促进其设计生产检测安装上的完善。故障数据整理及数量......”。

3、“.....电流型号是已使用寿命天已读字的电表,将各维信息转化为,的向量输入我们的模型中,经据仓库的构建故障数据整理通过已有的系统系统拆回表分拣系统,对智能电表故障数据进行汇总。通过整理发现,智能电表故障数据维度高,信息条目数多。通过对各维度离散化标称数据的数目,并将朴素贝叶斯模型的结果入库电表故障预测经检验我们的朴素贝叶斯模型的分类准确度是。已用电表故障预测经检验我们的朴素贝叶斯模型的分类准确度是。如表从表格中可以看出我们的朴素贝叶斯分类器对于第类以将输入的多个数据集映射到单的输出的数据集上。朴素贝叶斯模型朴素贝叶斯原理朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法......”。

4、“.....朴素贝叶斯模型朴素贝叶斯原理朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。朴素贝叶斯分类器基于个简单的假定给定目标值时属性之间相互条件独立。朴素贝叶斯的实现首先断增加。电力行业的智能电表的应用越来越多,故障类型多样。随着运行时间的延长,故障发生的概率增加。本文是针对智能电表故障类型发生概率等数据的分析和总结,探究智能电表数据仓库模型建立,对进步据仓库的构建故障数据整理通过已有的系统系统拆回表分拣系统,对智能电表故障数据进行汇总。通过整理发现,智能电表故障数据维度高,信息条目数多。通过对各维度离散化标称数据的数目,并将将规范化的芯片型号地区生产厂商通讯接口型号电流型号电表使用时间电表读数构建成个向量......”。

5、“.....电流型月年种纬度来进行储存。电表的使用寿命长度以天为单位计算,电表的读数统为小数点后两位。朴素贝叶斯模型的结果入库电表故障预测经检验我们的朴素贝叶斯模型的分类准确度是。已用电表故障预测经检验我智能电表故障大数据分析探究原稿条件独立。朴素贝叶斯的实现首先我们从数据仓库中把我们所需要纬度的数据提取出来,并按照我们需要的格式编排完毕。然后分别统计我们需要的各种先验知识并训练模型。智能电表故障大数据分析探究原稿将规范化的芯片型号地区生产厂商通讯接口型号电流型号电表使用时间电表读数构建成个向量......”。

6、“.....电流型障的分类准确度较高,第类次之,对第类的分类效果较差。神经网络神经网络简介神经网络是种应用类似于大脑神经突触连接的结构进行信息处理的数学模型。我们所采用的多层感知器是种前馈神经网络模型,可点排查故障,找出故障产生的直接原因。这利于进步推进智能表的生产与运维,促进其设计生产检测安装上的完善。故障数据整理及数据仓库的构建故障数据整理通过已有的系统系统拆回表分拣系统,我们从数据仓库中把我们所需要纬度的数据提取出来,并按照我们需要的格式编排完毕。然后分别统计我们需要的各种先验知识并训练模型。已用电表故障预测经检验我们的决策树模型分类准确率为。其中对第类据仓库的构建故障数据整理通过已有的系统系统拆回表分拣系统,对智能电表故障数据进行汇总。通过整理发现......”。

7、“.....信息条目数多。通过对各维度离散化标称数据的数目,并将号是已使用寿命天已读字的电表,将各维信息转化为,的向量输入我们的模型中,经过模型计算输出结果是,表示模型预测这块表如果将会发生故障那么发生第类故障的可能性最高。智能电表故障大数据分的朴素贝叶斯模型的分类准确度是。如表从表格中可以看出我们的朴素贝叶斯分类器对于第类故障的分类准确度最高,对于第类的分类准确度次之,对于第类的分类准确度最差。以下是分类器工作的示意范例,我类故障的分类准确度最高,对于第类的分类准确度次之,对于第类的分类准确度最差。以下是分类器工作的示意范例,我们将规范化的芯片型号地区生产厂商通讯接口型号电流型号电表使用时间电表读数构建成个智能电表故障数据进行汇总。通过整理发现......”。

8、“.....信息条目数多。通过对各维度离散化标称数据的数目,并将他们进行编号,最后以编号的形式存入数据仓库中。对于日期型的数据,统成天智能电表故障大数据分析探究原稿将规范化的芯片型号地区生产厂商通讯接口型号电流型号电表使用时间电表读数构建成个向量。例如我们选择块芯片型号是东软地区是城南生产厂家是浙江万胜电力仪表有限公司通讯接口型号是东软载波,电流型智能电能表的应用过程中,计量故障类型繁多,危害极大。包括电量倒走电量飞走电量走快电量停走等,因此有必要对计量异常产生原因总结分析。从历年计量异常的故障中归纳出大故障原因,并从最可能的故障的朴素贝叶斯模型的分类准确度是。如表从表格中可以看出我们的朴素贝叶斯分类器对于第类故障的分类准确度最高,对于第类的分类准确度次之......”。

9、“.....以下是分类器工作的示意范例,我展,我国的用电量不断增加。电力行业的智能电表的应用越来越多,故障类型多样。随着运行时间的延长,故障发生的概率增加。本文是针对智能电表故障类型发生概率等数据的分析和总结,探究智能电表数据仓中,计量故障类型繁多,危害极大。故障之间的相关性分析对各故障之间的相关程度进行分析采用经过检验的斯皮尔曼等级相关系数,保留相关度的高度相关故障,共对。从分析结果中我们可以看到,部分故障断增加。电力行业的智能电表的应用越来越多,故障类型多样。随着运行时间的延长,故障发生的概率增加。本文是针对智能电表故障类型发生概率等数据的分析和总结,探究智能电表数据仓库模型建立,对进步据仓库的构建故障数据整理通过已有的系统系统拆回表分拣系统......”。