[发明专利]一种基于深度循环神经网络的电力销售金额智能预测方法有效
| 申请号： | 201910282579.8 | 申请日： | 2019-04-10 |
| 公开（公告）号： | CN110009427B | 公开（公告）日： | 2021-07-16 |
| 发明（设计）人： | 王冬法;金翔;陈俊;丁伟斌;王麦静;江强;李梦;肖坤涛;贺一丹;叶添雄;孔德兴 | 申请（专利权）人： | 国网浙江省电力有限公司;杭州博钊科技有限公司;浙江华云信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 杭州中成专利事务所有限公司 33212 | 代理人： | 周世骏 |
| 地址： | 310007 *** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及大数据处理，旨在提供一种基于深度循环神经网络的电力销售金额智能预测方法。包括：读取电力部门销售流水和用电量的历史数据，预处理后进行信息挖掘和分析，评估金额到账时间与用户支付时间的关系，得出分布信息；对历史数据结构进行组织，取归一化后的n天数据作为输入，使用多层循环神经网络(GRU)学习高维特征，并将高维特征输入softmax判别器进行未来某时期销售金额等级分类；用网格法对深度循环网络模型的超参数进行遍历，多次实验后记录最佳的超参数，构建最终的金额预测的深度循环神经网络模型，并利用其进行电力销售金额的智能预测。本发明更加准确、合理，较少人工干预，结果更加鲁棒，更适应大数据，并可以自动学习。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 循环 神经网络 电力 销售 金额 智能 预测 方法 | ||
【主权项】：
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