[发明专利]基于Stacking集成学习模型的电力用户画像方法在审
| 申请号： | 202310013011.2 | 申请日： | 2023-01-05 |
| 公开（公告）号： | CN116050389A | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 吴迪;杜鑫宝;蔡超志;彭菲;郑玉莹;程鹏;张乐;冯丽明;陈尧;王晓宇 | 申请（专利权）人： | 河北工程大学 |
| 主分类号： | G06F40/216 | 分类号： | G06F40/216;G06Q50/06;G06N20/20;G06N5/01;G06F18/213;G06N3/0442;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 河北国维致远知识产权代理有限公司 13137 | 代理人： | 秦敏华 |
| 地址： | 056038 河北省*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本申请提供一种基于Stacking集成学习模型的电力用户画像方法。该方法包括：获取电力用户的电力工单数据集，电力工单数据集包括文本类数据和数值类数据；对电力工单数据集进行特征提取，得到文本类数据的多层特征向量和数值类数据的多源特征向量；基于Stacking集成学习模型，根据多层特征向量和多源特征向量预测电力用户的敏感度，并根据敏感度确定电力用户的用户画像，其中，Stacking集成学习模型包括一阶段预测层和二阶段预测层。本申请能够提高电力用户画像的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 stacking 集成 学习 模型 电力 用户 画像 方法 | ||
【主权项】：
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