1. 毕业设计（论文）主要内容：
以电力企业用电数据为基础，构建包含季节、用电量、线损值、三相不平衡率、以及功率因数（包含但不限于）等指标的电力用户状态评价指标体系，利用BP神经网络算法建立电力用户状态评价模型，能够得到用户的窃电嫌疑因子。
通过毕业设计掌握BP神经网络的基本原理和建模的步骤，掌握电力数据挖掘的分析方法。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1.通过本课题的训练，培养学生动手能力、分析问题及解决问题的能力；
2.翻译与本课题相关的英文资料（不少于3000中文字符）；
3.查阅文献资料不少于20篇，其中外文不少于5篇，撰写开题报告（不少于5000中文字符）。开题报告中，要求了解本毕业设计相关专业知识的发展历史、现状及趋势，以及本毕业设计领域技术发展历史中的重大突破的背景和影响，并理解本毕业设计领域复杂工程问题解决方案的设计/开发背景和意义；
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
第1-2周：文献调研，翻译一篇相关的外文文献，撰写开题报告；
第3周：提交开题报告初稿，提交外文翻译。
第4周：开题答辩，提交开题报告终稿。
4. 主要参考文献
[1].Yinghui Li, Qingning Wang, Donghui Zhang， Xiangde Sun, Yang Shen, Xianglian Xu. Research and Application of Electricity Anti-stealing System Based on Neural Network. 2016 3rd International Conference on Information Science and Control Engineering (ICISCE 2016), Beijing, China， July 8-10, 2016,pp1039-1043.(EI检索)[2].曹峥.反窃电系统的研究与应用[D].上海交通大学，2011，04：12-19.[3].胡琛.数据挖掘技术在电量管理与反窃电系统中的应用与研究[D].武汉大学，2004，04：1-3.[4].王瑜.供电企业综合防窃电体系研究[D].郑州大学，2009，05：3-5.[5].姜立维.违约用电和窃电查处与防治[M].北京：中国电力出版,2012，02：153-162.
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