作者：王蕾; 焦明海; 代勇; 张倩主动学习分类算法电力交易移动端
摘要：移动端电力交易信息服务提升发电企业、售电公司、购电用户的业务规模,市场成员多边交易,实现多品类交易供需互补。分析移动端电力市场成员的交易行为,提出基于群体主动学习的KNN算法。群体主动学习策略有效构造训练集,首先随机分组选择未标记样本构成候选集,其次计算未标记分组样本的个体距离累加平均值的偏差,接着筛选满足偏差支持度的候选集,加入训练集中,最后给出相应的算法步骤。结合移动端电力市场交易数据进行算例分析,计算电力用户满意度、地域、时间、成交电价综合特征的皮尔逊相关系数,分类出相似购电用户。多种算法实验进行对比和性能分析,结果表明:群体主动学习KNN算法的时间和精确度达到预期要求,具有较好的分类效果,适用于移动端电力市场交易行为分析和供需决策。
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