[发明专利]一种基于机器学习的电能替代潜在客户预测方法有效
| 申请号： | 201811240168.4 | 申请日： | 2018-10-23 |
| 公开（公告）号： | CN109461025B | 公开（公告）日： | 2020-11-27 |
| 发明（设计）人： | 刘潇潇;陈宏;王翔;何铁祥;向洁;徐勇;黄鑫;何哲;吴香 | 申请（专利权）人： | 国网湖南省电力公司节能管理分公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q10/06;G06Q50/06;G06K9/62 |
| 代理公司： | 湖南兆弘专利事务所(普通合伙) 43008 | 代理人： | 谭武艺 |
| 地址： | 410007 湖南省长*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的电能替代潜在客户预测方法，实施步骤包括：输入待预测用户的p项用户特征指标并进行主成分分析得到的a项综合指标，将a项综合指标输入神经网络识别模型确定待预测用户对应的电能替代方式，神经网络识别模型预先经过训练样本集训练建立了a项综合指标、指定的b项电能替代方式之间的映射关系，训练样本集包含用户样本的a项综合指标及其标记的电能替代方式。本发明利用大数据建模、机器学习技术建立的电能替代潜力用户量化评估体系以重构用电客户的需求、精准定位电能替代潜力客户群体，能够为实施电能替代精准营销提供科学的决策依据，具有预测准确度高、使用方便、设置简单的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 电能 替代 潜在 客户 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的电能替代潜在客户预测方法，其特征在于实施步骤包括：1)输入待预测用户的p项用户特征指标；2)将待预测用户的p项用户特征指标进行主成分分析得到的a项综合指标；3)将a项综合指标输入神经网络识别模型确定待预测用户对应的电能替代方式，所述神经网络识别模型预先经过训练样本集训练建立了a项综合指标、指定的b项电能替代方式之间的映射关系，所述训练样本集包含用户样本的a项综合指标及其标记的电能替代方式，且所述a项综合指标为用户样本的p项用户特征指标进行主成分分析得到。
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