基于机器学习的用户窃电行为预测

型智能电表普及后，为了准确检测出电网中的窃电用户，可以结合机器学习的方法．为此，选择了支 持向量机、随机森林和迭代决策树3种机器学习中较常用的大数据算法进行分析，通过不断调整试验数据集 的大小，对3种算法的效率和准确率进行测试．对比分析结果发现，随机森林算法运行的时间和数据量的大小 基本呈线性关系，效率较高，且准确率稳定在86％以上，表现较好．