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会议，可以检测出不规则的不规则性，例如非典型能量激增和延长的充电持续时间。使用此数据对培训和验证的机器学习系统在识别异常方面具有值得称赞的精度，如预期的异常和实际结果之间的一致性所示。对确定的异常反应进行的维护和维修措施突出了该系统的实际影响，并利用积极的策略来减少停机时间并增强充电站操作。绩效指标，包括准确性，召回和F1得分，明确验证了异常检测系统的弹性，保证了精确的识别，同时减轻了假阳性和负面因素的发生。将机器学习无缝融合到电动运输网络中，不仅放大了电动汽车充电基础架构的可靠性和保护，而且还建立了该系统作为实施实现的宝贵工具。这项研究除了对系统的性能进行彻底检查，还阐明了即将到来的可扩展性，实时监测和可解释性的途径，从而为在不断变化的电力运输领域中对机器学习革命性的更广泛讨论做出了宝贵的贡献。
电动运输网络中异常检测的机器学习
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