[发明专利]一种电网评价指标权重确定方法在审
申请号: | 201611000688.9 | 申请日: | 2016-11-14 |
公开(公告)号: | CN106570657A | 公开(公告)日: | 2017-04-19 |
发明(设计)人: | 杜振东;李付林;刘卫东;牛东晓;黄雅莉;张笑弟;何英静;郁丹;沈舒仪;钱啸;李春;姚艳;裴传逊;周林 | 申请(专利权)人: | 国家电网公司;国网浙江省电力公司经济技术研究院;华北电力大学;浙江华云电力工程设计咨询有限公司 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q50/06 |
代理公司: | 浙江翔隆专利事务所(普通合伙)33206 | 代理人: | 张建青 |
地址: | 100031 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明公开了一种电网评价指标权重确定方法。目前对大数据背景下的电网评价指标权重客观合理确定十分重要。本发明包括如下步骤利用Spark平台将全部数据进行分割形成多个子数据模型,通过并行计算来提高数据处理效率,采用数据特征提取方法得出有效数据信息;将得出的有效数据信息输入到多变量L2‑Boosting回归模型进行训练学习,并得到训练后的多变量L2‑Boosting回归模型;测试数据带入多变量L2‑Boosting回归模型中进行预测,确定电网评价指标的权重。本发明将L2‑Boosting模型与Spark数据分析框架相结合,实现电网评价指标权重客观、精准地确定,能够保证指标权重值的客观性。 | ||
搜索关键词: | 一种 电网 评价 指标 权重 确定 方法 | ||
【主权项】:
一种电网评价指标权重确定方法,其包括如下步骤:步骤1:利用Spark平台将全部数据进行分割形成多个子数据模型,通过并行计算来提高数据处理效率,采用数据特征提取方法得出有效数据信息,即多变量L2‑Boosting回归模型需要的输入向量;步骤2:将得出的有效数据信息输入到多变量L2‑Boosting回归模型进行训练学习,并得到训练后的多变量L2‑Boosting回归模型;步骤3:测试数据带入多变量L2‑Boosting回归模型中进行预测,确定电网评价指标的权重。
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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