[发明专利]用户分类模型的构建、电力能效分析用户分类方法及装置

摘要

本发明提供一种用户分类模型的构建方法及装置，构建输入包括三个参数、输出包括3个节点的神经网络分类模型；根据预设的最大训练次数、预设的训练目标精度、预设的学习率对构建的神经网络分类模型进行训练，得到构建的神经网络分类模型的、训练好的各层连接权值；根据所述训练好的各层连接权值及所述构建的神经网络分类模型，确定用户分类模型。因此，通过该模型构建方法及装置构建的用户分类模型进行用户分类可以为制定节能减排方案提供数据依据。本发明还提供一种应用上述用户分类模型的构建方法及装置的电力能效分析用户分类方法及装置，通过该方法及装置进行用户分类可以为制定节能减排方案提供数据依据。

主权项

一种用户分类模型的构建方法，其特征在于，包括：构建输入包括三个参数、输出包括3个节点的神经网络分类模型；输入的所述三个参数分别为用户在预设时间段内的峰时段用电能耗、谷时段用电能耗及平时段用电能耗；输出的所述3个节点分别标识是否为低能耗用户、是否为中能耗用户及是否为高能耗用户；根据预设的最大训练次数、预设的训练目标精度、预设的学习率对构建的神经网络分类模型进行训练，得到构建的神经网络分类模型的、训练好的各层连接权值；根据所述训练好的各层连接权值及所述构建的神经网络分类模型，确定用户分类模型。