[发明专利]一种远程抄表异常识别方法及装置

说明书

本发明提供一种远程抄表异常识别方法，所述远程抄表异常识别方法包括：建立多种远程抄表异常识别模型；根据所述多种远程抄表异常识别模型，对待识别的远程抄表进行故障判断，确定对应的远程抄表异常原因；对属于同种远程抄表异常原因的远程抄表进行数据去重；对去重后的远程抄表进行分类统计，并输出分类统计结果。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，特别涉及一种远程抄表异常识别方法及装置。

背景技术

民用表中，物联表的占比快速提升，计费采用远传抄表的数据结算，但因为表计故障、通讯中断、系统间数据不一致、人工等原因，会有各种各样的表超，而且不易察觉表超用户。时间长了，公司损失较大，等发现后也容易和客户产生纠纷。

因此亟待建立对远程抄表异常识别模型，以对有效对磁卡表、三种物联表的异常进行有效识别。

发明内容

本发明提供一种远程抄表异常识别方法及装置，以提高异常检测的精准度。

本发明实施例提供了一种远程抄表异常识别方法，包括：建立多种远程抄表异常识别模型；根据所述多种远程抄表异常识别模型，对待识别的远程抄表进行故障判断，确定对应的远程抄表异常原因；对属于同种远程抄表异常原因的远程抄表进行数据去重；对去重后的远程抄表进行分类统计，并输出分类统计结果。

进一步地，所述建立多种远程抄表异常识别模型的步骤包括：

建立用于判断远程抄表异常原因是否为表不走字的第一识别模型；第一识别模型用于根据最后两次的安检基表读数以及液晶使用量读数判断远程抄表异常原因是否为表不走字；

建立用于判断远程抄表异常原因是否为液晶不减字，字轮正常使用的第二识别模型；第二识别模型用于根据读表日期、购气日期、最后两次的安检基表读数、液晶使用量读数、最后两次安检读表时间之间的购气量判断远程抄表异常原因是否为液晶不减字，字轮正常使用；

建立用于判断远程抄表异常原因是否为液晶减字慢，字轮正常使用的第三识别模型；第三识别模型用于根据读表日期、购气日期、最后两次的安检基表读数、液晶使用量读数、最后两次安检读表时间之间的购气量判断远程抄表异常原因是否为液晶减字慢，字轮正常使用；

建立用于判断远程抄表异常原因是否为液晶负数，不关阀门，字轮正常计数的第四识别模型；第四识别模型用于根据读表日期、最后两次的安检基表读数、液晶使用量读数判断远程抄表异常原因是否为液晶负数，不关阀门；

建立用于判断远程抄表异常原因是否为液晶有数据，字轮超用的第五识别模型；第五识别模型用于根据读表日期、最后两次的安检基表读数判断远程抄表异常原因是否为液晶有数据，字轮超用；

建立用于判断远程抄表异常原因是否为其它累计用大于累计购的第六识别模型；第六识别模型用于根据其它磁卡表满足累计购气量、基表读数、最后一次购气量判断远程抄表异常原因是否为其它累计用大于累计购；

建立用于判断远程抄表异常原因是否为余额指令失败的第七识别模型；第七识别模型用于根据iot指令中的余额下发指令判断远程抄表异常原因是否为余额指令失败；

建立用于判断远程抄表异常原因是否为关阀指令失败的第八识别模型；第八识别模型用于根据iot指令中的关阀指令判断远程抄表异常原因是否为关阀指令失败；

建立用于判断远程抄表异常原因是否为欠费不关阀门的第九识别模型；第九识别模型用于根据表状态、余额、开阀状态判断远程抄表异常原因是否为欠费不关阀门；

建立用于判断远程抄表异常原因是否为sap往物联充值重复的第十识别模型；第十识别模型用于根据sap中的成功充值次数以及目标系统的成功充值次数判断远程抄表异常原因是否为sap往物联充值重复；目标系统包括e城系统、金卡系统、以及二代系统；