基于上下文相关数据解释深度学习异常检测能源消耗

本研究解决了深度学习在能源消耗数据异常检测中缺乏可解释性的问题。提出了一种新颖的解释方法，该方法强调上下文相关信息，从而减轻了现有可解释性技术的不稳定性。实验结果表明，该方法在十种不同机器学习模型上减少了解释的变异性，提升了一致性，平均减少约38%的变异性。