文章解读与仿真程序复现思路——EI\CSCD\北大核心《台风灾害下基于非平衡样本数据的配电网杆塔受损预测》

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本文提出了一种基于Wasserstein距离改进的生成对抗网络（WGAN）和深度集成学习（DEL）模型，用于在台风灾害下非平衡样本数据场景中预测配电网杆塔受损情况。核心内容包括：

数据增强：使用WGAN生成受损杆塔样本，以解决样本数据失衡问题，并提高模型预测能力。
模型构建：利用Bagging集成随机森林、Boosting集成梯度提升决策树作为基学习器，神经网络作为元学习器，通过Stacking构建DEL模型。
预测框架：提出了一个包括数据增强和算法改进的台风灾害下配电网杆塔受损预测框架。
评估指标：采用Fréchet inception distance（FID）和maximum mean discrepancy（MMD）评价生成样本质量，并使用AUC、ACC和F值作为模型性能的评估指标。
案例分析：以2023年台风“泰利”下湛江市配网杆塔为例，将预测受损杆塔分布结果可视化，并利用SHAP方法对模型进行解释性评估，分析特征变量对预测结果的影响。
结果验证：实验结果表明，所提模型相比传统数据增强与机器学习算法具有更高的预测精度和数据信息挖掘能力，能有效预测配网杆塔受损情况。

该研究为在数据样本不足的情况下，如何有效预测台风灾害下配电网杆塔受损情况提供了一种新的方法。

仿真程序复现思路：

# 台风灾害下基于非平衡样本数据的配电网杆塔受损预测仿真复现

# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, GradientBoostingClassifier
from sklearn.metrics import roc_auc_score, accuracy_score, f1_score
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense
from keras.optimizers import Adam
import matplotlib.pyplot as plt
from shap import TreeExplainer, DeepExplainer

# 步骤1: 数据预处理
# 加载数据集
def load_data():
    data = pd.read_csv('distribution_network_data.csv')
    return data

# 数据归一化处理
def normalize_data(data):
    scaler = MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1))
    normalized_data = scaler.fit_transform(data)
    return normalized_data

# 步骤2: 数据增强
# 使用WGAN生成受损杆塔样本
def data_augmentation(normalized_data):
    # 这里假设有一个WGAN模型来生成受损杆塔样本
    # 假设生成的样本已经与原始数据合并，并进行了归一化处理
    generated_samples = wgan_generate_samples(normalized_data)
    augmented_data = np.concatenate((normalized_data, generated_samples), axis=0)
    return augmented_data

# 步骤3: 构建深度集成学习模型
# 构建DEL模型
def build_del_model(input_shape):
    # 输入层
    input_layer = Input(shape=input_shape)
    
    # 基学习器层（随机森林和梯度提升决策树）
    # 这里假设已经训练好了基学习器，并得到了它们的预测概率
    base_learners_output = base_learners_predict(input_layer)
    
    # 元学习器层（神经网络）
    dense_layer = Dense(1, activation='sigmoid')(base_learners_output)
    model = Model(inputs=input_layer, outputs=dense_layer)
    model.compile(optimizer=Adam(lr=0.001), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
    return model

# 步骤4: 训练和评估模型
# 训练DEL模型
def train_del_model(model, augmented_data, labels):
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(augmented_data, labels, test_size=0.2, random_state=42)
    model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))
    return model

# 评估模型性能
def evaluate_model(model, X_test, y_test):
    y_pred = model.predict(X_test)
    auc = roc_auc_score(y_test, y_pred)
    acc = accuracy_score(y_test, np.round(y_pred))
    f = f1_score(y_test, np.round(y_pred))
    return auc, acc, f

# 步骤5: 可视化和解释性评估
# 可视化预测结果
def visualize_results(model, X_test, y_test):
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    plt.scatter(X_test, y_test, c='blue', label='Actual Data')
    plt.scatter(X_test, np.round(model.predict(X_test)), c='red', label='Predicted Data')
    plt.title('Actual vs Predicted')
    plt.legend()
    plt.show()

# 使用SHAP进行解释性评估
def shap_explainability(model, X_test):
    explainer = TreeExplainer(model)
    shap_values = explainer.shap_values(X_test)
    return shap_values

# 主函数
def main():
    # 加载和预处理数据
    data = load_data()
    normalized_data = normalize_data(data)
    
    # 数据增强
    augmented_data = data_augmentation(normalized_data)
    
    # 构建DEL模型
    del_model = build_del_model((normalized_data.shape[1],))
    
    # 训练DEL模型
    labels = np.random.randint(0, 2, size=augmented_data.shape[0])  # 假设的标签
    del_model = train_del_model(del_model, augmented_data, labels)
    
    # 评估模型性能
    X_test, y_test = X_test, y_test  # 假设的测试集
    auc, acc, f = evaluate_model(del_model, X_test, y_test)
    print(f'AUC: {auc}, Accuracy: {acc}, F1 Score: {f}')
    
    # 可视化和解释性评估
    visualize_results(del_model, X_test, y_test)
    shap_values = shap_explainability(del_model, X_test)
    shap.summary_plot(shap_values, X_test, feature_names=data.columns)

if __name__ == "__main__":
    main()

文字注释：

步骤1：加载并预处理数据，包括归一化处理。
步骤2：使用WGAN进行数据增强，生成受损杆塔样本。
步骤3：构建深度集成学习（DEL）模型，包括基学习器层和元学习器层。
步骤4：训练DEL模型，并在测试集上评估模型性能。
步骤5：使用SHAP进行解释性评估，并可视化预测结果。

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