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【发明授权】一种预测方法及装置_深圳集智数字科技有限公司_201911415641.2 

申请/专利权人:深圳集智数字科技有限公司

申请日:2019-12-31

公开(公告)日:2024-04-02

公开(公告)号:CN111160663B

主分类号:G06Q10/04

分类号:G06Q10/04;G06Q50/06;G06F18/23213

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2024.04.02#授权;2020.06.09#实质审查的生效;2020.05.15#公开

摘要:本申请实施例公开了一种预测方法及装置,可以通过两个训练完成的模型去分别计算第一预测属性和预测系数,第一预测属性由待预测事件的初始属性以及关联事件的属性预测规律确定,预测系数能够体现待预测事件和关联事件的相关性,因此本申请能够为自动对待预测事件的属性进行预测,为待预测事件的属性预测提供统一的运算方式,提高待预测事件的属性预测准确性和效率例如提高了电力负荷预测的准确性和效率。

主权项:1.一种预测方法,其特征在于,应用于电力网络的预测,所述方法包括:将待预测电力网络的初始属性输入聚类模型,根据所述聚类模型输出的聚类结果,确定所述待预测电力网络所属的类别,并确定相应类别的第一模型和关联事件;所述关联事件为与所述待预测电力网络相近似的其他类型的电力网络;将所述待预测电力网络的初始属性输入所述第一模型,得到所述第一模型输出的所述待预测电力网络的拟合供电量;所述待预测电力网络的初始属性包括所述待预测电力网络的地理位置和所属区域;所述第一模型是基于所述待预测电力网络的关联事件的初始属性和实际属性训练得到,所述待预测电力网络的关联事件的初始属性包括所述待预测电力网络的关联事件的地理位置和所属区域,所述待预测电力网络的关联事件的实际属性包括所述待预测电力网络的关联事件的供电量;将所述待预测电力网络的初始属性,以及所述待预测电力网络的拟合供电量和或所述待预测电力网络所属的类别输入第二模型,得到所述第二模型输出的所述待预测电力网络相对于所述关联事件的预测系数;所述第二模型是将所述待预测电力网络的历史事件的初始属性输入所述第一模型,得到所述待预测电力网络的历史拟合供电量,利用所述待预测电力网络的历史实际供电量与所述待预测电力网络的历史拟合供电量得到所述待预测电力网络相对于其他类型的电力网络的历史相关系数,根据所述待预测电力网络的历史属性和相对于其他类型的电力网络的历史相关系数训练得到的;所述待预测电力网络的历史事件的初始属性包括所述待预测电力网络的历史地理位置和历史所属区域;利用所述预测系数和所述拟合供电量,得到所述待预测电力网络的预测供电量。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 深圳集智数字科技有限公司 一种预测方法及装置

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