一种电力数据网流量异常检测方法、系统及电子设备
基本信息
| 申请号 | CN202010432272.4 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111711608A | 公开（公告）日 | 2022-06-21 |
| 申请公布号 | CN111711608A | 申请公布日 | 2022-06-21 |
| 分类号 | H04L29/06;G06K9/62 | 分类 | 电通信技术; |
| 发明人 | 叶萌;周华旭;黄观金;鞠耀东;邵志成;龚卿;张旭辉;王苗庚;陈尚权;陈创波 | 申请（专利权）人 | 南方电网调峰调频发电有限公司信息通信分公司 |
| 代理机构 | 北京路浩知识产权代理有限公司 | 代理人 | 郑朝然 |
| 地址 | 511400 广东省广州市番禺区东环街番禺大道北555号番禺节能科技园内街天安总部中心1号楼601房 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供一种电力数据网流量异常检测方法、系统及电子设备，方法包括：将电力数据网的流量特征数据输入LightGBM模型，输出电力数据网的流量特征数据对应的正常或异常结果，LightGBM模型为根据电力数据网的训练集训练而来，其中，利用贝叶斯优化算法确定模型的最佳超参组合，LightGBM模型由多个弱分类器以及每一个弱分类器对应的权重值复合而来。本发明将贝叶斯优化算法与LightGBM模型融合，利用贝叶斯优化算法确定LightGBM模型的最佳超参组合，对于LightGBM模型中的多个弱分类器进行权重的分配，提高LightGBM模型的整体分类效果，提高电力数据网中流量异常检测准确率和效率。 |
