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公开(公告)号:CN119693050A
公开(公告)日:2025-03-25
申请号:CN202411731175.X
申请日:2024-11-29
Applicant: 国网浙江省电力有限公司综合服务中心
IPC: G06Q30/0203 , G06Q30/0601 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及数据分析领域,尤其涉及一种基于人工智能的现金流数据分析方法,本发明通过依据历史周期内现金流数据生成标签,构建先验标签库,分析各类标签之间的关联关系,针对用户端构建标签池,周期性对标签池进行关联解析,包括依据各类标签之间的关联关系确定标签关联系数,验证标签池的有效性是否符合标准,后续适应性的更新用户端的标签池,在标签池有效性不符合标准时,生成验证子标签池,基于验证子标签池生成推送信息,针对推送信息的响应数据剔除子标签池内的标签,本发明能够提高标签池内标签的准确性,进而保证推送信息推送的准确性。
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公开(公告)号:CN117764638A
公开(公告)日:2024-03-26
申请号:CN202410185986.8
申请日:2024-02-20
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司综合服务中心
IPC: G06Q30/0202 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种供电企业售电数据预测方法、系统、设备及存储介质,所述方法为获取目标区域的供电企业历史售电量数据和售电量影响因素数据,根据目标区域获取对应的区域季节性月份,分别对各个区域季节性月份的供电企业历史售电量数据和售电量影响因素数据进行分析得到季节性关键售电影响因子后,根据季节性关键售电影响因子得到季节性售电预测数据集,并根据季节性售电预测数据集构建季节性日售电量预测模型,以及根据待预测时段获取的季节性日售电量预测模型对待预测时段进行售电量预测分析得到对应的售电量预测结果。本发明能提升售电量预测模型构建的有效性,进而保证不同地区的供电淡旺季售电量数据预测分析的高效性和精准性。
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公开(公告)号:CN117764638B
公开(公告)日:2024-04-30
申请号:CN202410185986.8
申请日:2024-02-20
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司综合服务中心
IPC: G06Q30/0202 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种供电企业售电数据预测方法、系统、设备及存储介质,所述方法为获取目标区域的供电企业历史售电量数据和售电量影响因素数据,根据目标区域获取对应的区域季节性月份,分别对各个区域季节性月份的供电企业历史售电量数据和售电量影响因素数据进行分析得到季节性关键售电影响因子后,根据季节性关键售电影响因子得到季节性售电预测数据集,并根据季节性售电预测数据集构建季节性日售电量预测模型,以及根据待预测时段获取的季节性日售电量预测模型对待预测时段进行售电量预测分析得到对应的售电量预测结果。本发明能提升售电量预测模型构建的有效性,进而保证不同地区的供电淡旺季售电量数据预测分析的高效性和精准性。
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