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A Hybrid Deep Neural Network for Electricity Theft Detection Using Intelligent Antenna-Based Smart Meters

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Autor
Año de publicación 2021
Idioma Inglés
Publicado por Revista VirtualPRO,

Descripción: Este artículo presenta un modelo híbrido, denominado como red neuronal profunda híbrida, que combina una red neuronal convolucional, optimización por enjambre de partículas y unidad recurrente con compuertas, denominado como modelo red neuronal convolucional-optimización por enjambre de partículas-unidad recurrente con compuertas. Los principales objetivos del modelo son realizar una detección precisa de robo de electricidad y superar los problemas en los modelos existentes. Los problemas incluyen el sobreajuste y la incapacidad de los modelos para manejar datos desequilibrados. Con este propósito, los datos de consumo de electricidad de medidores inteligentes son tomados de la corporación estatal de red eléctrica de China. Una empresa eléctrica recopila los datos de los medidores inteligentes instalados en los consumidores. El conjunto de datos contiene datos en tiempo real con valores faltantes y valores atípicos. Por lo tanto, primero se preprocesa para obtener los datos refinados seguido de la ingeniería de características para la selección y extracción de las mejores características del conjunto de datos utilizando
Citación recomendada (normas APA)
: Hindawi, "A Hybrid Deep Neural Network for Electricity Theft Detection Using Intelligent Antenna-Based Smart Meters", -:Revista VirtualPRO,, 2021. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/3933427/), el día 2025-06-13.

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Fuente Revista Virtual Pro
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Año de publicación 2021

A Hybrid Deep Neural Network for Electricity Theft Detection Using Intelligent Antenna-Based Smart Meters

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