申请/专利权人：福建省亿力信息技术有限公司

申请日：2023-12-06

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN117725050A

主分类号：G06F16/215

分类号：G06F16/215;G06F16/2458;G06F18/243;G06F18/2433;G06F18/26;G06N3/006;G06N20/20;G06Q50/06;G06F16/22;G06F18/10

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.05#实质审查的生效;2024.03.19#公开

摘要：本发明涉及数据处理领域，公开了一种基于蜂群优化和孤立森林的电力数据清洗方法，该方法包括：通过人工或流程自动化手段采集数据集；使用孤立森林算法计算样本异常分数，异常数据检测结果；以孤立森林的子采样数、特征数和最大树深度作为蜂群算法初始蜜源的位置向量，以K折交叉验证计算蜂群算法的目标函数；根据蜂群算法迭代更新孤立森林三种参数；重新构建孤立森林，计算得到检测精度分数，迭代蜜源位置；达到迭代终止条件后，获得最优的孤立森林模型，清洗异常数据。本发明针对电力数据中的异常数据清洗问题，使用基于蜂群算法优化和孤立森林的电力数据清洗方法，能够准确识别电力数据中的异常数据，对电力企业运营具有重要的意义。

主权项：1.一种基于蜂群优化和孤立森林的电力数据清洗方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1:通过人工或流程自动化手段采集和生成原始数据集；步骤S2：使用孤立森林算法生成孤立树集合构成的孤立森林，计算异常分数，获得异常数据检测初步结果；步骤S3:初始化蜂群参数，以孤立森林参数的子采样数、特征数和最大树深度作为蜂群算法可行解-蜜源的初始参数；步骤S4:根据k折交叉验证计算孤立森林的检测精度分数，根据所述检测精度分数计算蜂群算法适应度函数；步骤S5:根据蜂群算法迭代可行解-蜜源位置向量；根据可行解-蜜源位置更新孤立森林的子采样数、特征数和最大树深度；步骤S6:根据蜂群算法重新构建孤立森林，重复步骤S2-S4，计算样本异常分数，得到检测精度分数，迭代可行解-蜜源位置；步骤S7:达到蜂群算法迭代终止条件后，获得最优的孤立森林参数，根据最优孤立森林模型对异常数据进行清洗；所述步骤S6具体包括以下步骤：步骤S61:根据S5得到的孤立森林参数重新构建孤立森林，计算蜂群算法中的适应度函数；步骤S62:根据新的适应度函数，重复步骤S5，执行S5中蜂群算法的三个模块；步骤S63:判断是否满足蜂群算法的迭代终止条件，若满足跳转到步骤S7，否则重复步骤S61-S62；所述步骤S7的迭代终止条件为迭代次数，数据清洗方式为移除异常值，并加入异常标记。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 福建省亿力信息技术有限公司 一种基于蜂群优化和孤立森林的电力数据清洗方法

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