《表2 不同方法检测率和误报率比较》

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《基于ARMA和K-means聚类的用电量数据异常识别》

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为验证本文方法的异常识别准确性，将本文基于ARMA与K-means的异常识别方法和仅使用K-means聚类算法的异常识别模型，局部异常因子（local outlier factor，LOF）算法[30]模型对同一样本进行了对比实验。识别完成后，计算出上述各方法的DR和FPR，结果如表2，表2中红色为最优的结果加粗表示。