[发明专利]一种基于Pb-SVM的电力营销数据关键指标评估方法及系统

权利要求书

1.一种基于Pb-SVM的电力营销数据关键指标评估方法，其特征是，包括：

a、获取电力营销数据，选取蕴含电力营销策略的监测数据作为数据源，对数据源进行特征提取，确定营销数据指标和用户需求指标，形成电力营销数据指标集；

b、通过最大相关最小冗余特征选择方法对电力营销数据指标集进行特征压缩，获取反映电力营销策略影响的特征子集，将特征子集中的数据分为训练样本数据和测试样本数据；

c、将特征子集映射到Hilbert空间，并引入分位数构建基于Pb-SVM的电力营销策略评估模型，以训练样本数据作为输入，训练构建的基于Pb-SVM的电力营销策略评估模型；

d、将测试样本数据输入经过训练的基于Pb-SVM的电力营销策略评估模型，获取电力营销策略，对电力营销策略筛选和适用度评估后获得综合评价指标。

2.根据权利要求1所述的基于Pb-SVM的电力营销数据关键指标评估方法，其特征是，在步骤c中，通过引入核函数将特征子集映射到Hilbert空间，所述核函数为：

K(x_i·x_j)＝φ(x_i)·φ(x_j)                (4)

其中，K(x_i·x_j)为核函数，φ(x_i)为样本空间向量x_i从Rn到Hilbert空间的映射，Rn为输入空间，φ(x_j)为样本空间向量x_j从Rn到Hilbert空间的映射。

3.根据权利要求2所述的基于Pb-SVM的电力营销数据关键指标评估方法，其特征是，在步骤c中，构建的基于Pb-SVM的电力营销策略评估模型为：

s.t.y_i[w^Tφ(x_i)+b]≥1-ξ_i,i＝1,2,...,m,

其中，w为最优超平面的法向量，μ为惩罚参数，ξ_i为松弛变量，ξ_i＞0，y_i为样本类别标识，m为样本总数，w^T为最优超平面的法向量的转置，b为最优超平面的偏差量，τ为分位数。

4.根据权利要求1所述的基于Pb-SVM的电力营销数据关键指标评估方法，其特征是，在步骤d中，所述对电力营销策略筛选和适用度评估，具体为，获取电力营销策略后，针对具体的营销策略，依据其特征变量相对于营销数据指标和用户需求指标的隶属度将营销策略分类，当分类为不适用类，则认为该策略难以应对当前的用户需求；反之，则认为该策略适用于当前的用户需求。

5.根据权利要求1所述的基于Pb-SVM的电力营销数据关键指标评估方法，其特征是，所述综合评价指标η包括准确率指标Ac、统计值指标St和ROC曲线指标ROC：

6.根据权利要求5所述的基于Pb-SVM的电力营销数据关键指标评估方法，其特征是，所述ROC曲线指标ROC包括命中率TPR和误报率FPR。

7.一种基于Pb-SVM的电力营销数据关键指标评估系统，其特征是，包括：

第一模块，用于获取电力营销数据，选取蕴含电力营销策略的监测数据作为数据源，对数据源进行特征提取，确定营销数据指标和用户需求指标，形成电力营销数据指标集；

第二模块，用于通过最大相关最小冗余特征选择方法对电力营销数据指标集进行特征压缩，获取反映电力营销策略影响的特征子集，将特征子集中的数据分为训练样本数据和测试样本数据；

第三模块，用于将特征子集映射到Hilbert空间，并引入分位数构建基于Pb-SVM的电力营销策略评估模型，以训练样本数据作为输入，训练构建的基于Pb-SVM的电力营销策略评估模型；

第四模块，用于将测试样本数据输入经过训练的基于Pb-SVM的电力营销策略评估模型，获取电力营销策略，对电力营销策略筛选和适用度评估后获得综合评价指标。