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一种基于深度卷积神经网络的电力销售金额智能预测方法

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本发明涉及大数据处理，旨在提供一种基于深度卷积神经网络的电力销售金额智能预测方法。包括：读取电力部门销售流水和用电量的历史数据，预处理后进行信息挖掘和分析，评估金额到账时间与用户支付时间的关系，得出每天缴费用户的分布信息，并按照设定数据结构进行数据组织；对历史数据结构进行组织；进行交叉检验，利用深度卷积神经网络进行未来定期金额预测的回归训练，并将剩下的一组作为检验集，对模型进行性能测试；采用网格法得到神经网络的最佳超参数，最终确定深度卷积神经网络模型，并利用其进行电力销售金额的预测。本发明预测更加准确、合理，准确度有所提升；可以较少的人工干预，结果更加鲁棒，更适应大数据，并可以自动学习。

著录项

公开/公告号CN109978230B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-08-10

原文格式PDF
申请/专利权人杭州博钊科技有限公司;
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申请/专利号CN201910117873.3
发明设计人贺一丹;肖坤涛;李梦;孔德兴;
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申请日2019-02-15
分类号G06Q10/04(20120101);G06Q50/06(20120101);G06N3/08(20060101);G06N3/04(20060101);
代理机构33212 杭州中成专利事务所有限公司;
代理人周世骏
地址 310012 浙江省杭州市西湖区文二路391号西湖国际科技大厦1024-2室
入库时间 2022-08-23 12:17:10

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