[发明专利]基于BP-ANN的电力零售套餐搜索排序仿真系统和方法

权利要求书

1.基于BP-ANN模型的电力零售套餐搜索排序仿真方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤(1)，采集电力零售套餐信息及电力零售用户的历史交易数据；

步骤(2)，计算每个电力套餐满意度特征因子；所述的电力套餐满意度特征因子包括电能价格特征因子、超用电量电价特征因子、商家信用特征因子、好评率特征因子、回购率特征因子和收藏率特征因子；

步骤(3)，采用BP神经网络，以每个电力套餐满意度特征因子作为输入，以电力零售套餐的综合评分作为输出，构建BP-ANN电力零售套餐综合评分模型；

步骤(4)，电力零售平台根据接收到的电力零售用户搜索的关键词，使用BM25算法对关键词进行文本性分析并全局搜索，将搜索得到的所有符合条件的电力零售套餐作为备选电力零售套餐集合；

步骤(5)，计算步骤(4)得到的电力零售套餐集合中各个电力零售套餐的满意度特征因子；

步骤(6)，将步骤(5)得到的各个电力零售套餐的满意度特征因子输入到步骤(3)构建的BP-ANN电力零售套餐综合评分模型中，得到各个电力零售套餐的综合评分；

步骤(7)，将所有电力零售套餐按照综合评分降序排列，展示给电力零售用户。

2.根据权利要求1所述的基于BP-ANN模型的电力零售套餐搜索排序仿真方法，其特征在于，步骤(2)具体的计算方法如下：

(1)电能价格特征因子x₁：用该电力零售套餐提供的套餐最低价格p_c除以所有电力零售套餐提供的套餐平均价格得出；

(2)超用电量电价特征因子x₂：用该电力零售套餐提供的超用电量电价y_c与该套餐的可购买电力的最低价格的差值除以该套餐的可购买电力的最低价格得出；

(3)商家信用特征因子x₃：用该套餐的售电公司当月交易中心发布的其信用评级结果表示；

(4)好评率特征因子x₄：用该套餐的历史好评量Q_g除以该套餐的历史成交量Q_c得出；

(5)回购率特征因子x₅：用该套餐的重复购买率表示；重复购买率的计算公式为：式中：Y为历史购买电力零售套餐的用户总数，i为重复购买的次数，x_i为重复购买i次的用户数；

(6)收藏率特征因子x₆：用该套餐的历史收藏量S除以该套餐的历史浏览量L得出；

3.根据权利要求2所述的基于BP-ANN模型的电力零售套餐搜索排序仿真方法，其特征在于，超用电量电价取各段电价的算数平均值。

4.根据权利要求1所述的基于BP-ANN模型的电力零售套餐搜索排序仿真方法，其特征在于，BP神经网络包括输入层、隐藏层和输出层；其中，隐藏层有2个；输入层节点数为6，输出层节点数为1；每个隐藏层节点数为3。

5.根据权利要求4所述的基于BP-ANN模型的电力零售套餐搜索排序仿真方法，其特征在于，使用对数Sigmoid函数作为BP神经网络的激励函数。

6.根据权利要求4所述的基于BP-ANN模型的电力零售套餐搜索排序仿真方法，其特征在于，输入层需要对原始输入数据进行归一化处理，采用最大值最小值归一化法进行归一化处理。

7.基于BP-ANN模型的电力零售套餐搜索排序仿真系统，采用权利要求1～6任意一项所述的基于BP-ANN模型的电力零售套餐搜索排序仿真方法，其特征在于，包括：

登录及身份认证模块(101)、用户历史交易数据存储模块(102)、用户历史交易数据管理模块(103)、电力零售套餐综合评分计算模块(104)、电力零售套餐特征因子参数计算和调整模块(105)、用户搜索文本相关性分析模块(106)和电力零售套餐综合评分排序结果管理模块(107)；

登录及身份认证模块(101)，用于为系统用户提供登录信息的录入，同时进行身份验证，验证通过，则可以进行登录，验证不通过，则不能进行登录。所述的用户为参与电力零售市场交易的电力零售用户；

用户历史交易数据存储模块(102)，用于存储电力零售用户的历史交易数据，并将历史交易数据中的电力零售用户进行脱敏处理；

用户历史交易数据管理模块(103)，分别与登录及身份认证模块(101)、用户历史交易数据存储模块(102)、电力零售套餐综合评分计算模块(104)相连，用于查询和管理登录用户的历史交易数据；

电力零售套餐特征因子参数计算和调整模块(105)，用于计算及调整电力零售套餐的特征因子；

电力零售套餐综合评分计算模块(104)，分别与用户历史交易数据管理模块(103)、电力零售套餐特征因子参数计算和调整模块(105)、用户搜索文本相关性分析模块(106)相连；电力零售套餐综合评分计算模块(104)内预存有BP-ANN电力零售套餐综合评分模型，用于根据电力套餐满意度特征因子计算电力零售平台中的所有电力零售套餐的综合评分；

用户搜索文本相关性分析模块(106)，分别与电力零售套餐综合评分计算模块(104)、电力零售套餐综合评分排序结果管理模块(107)相连；用于接收用户输入的搜索文本，并根据BM25算法进行文本相关性分析，从电力零售平台中获取相关电力零售套餐；

电力零售套餐综合评分排序结果管理模块(107)，用于对根据用户搜索文本搜索到的电力零售套餐进行综合评分排序，搜索到的电力零售套餐按综合评分降序排列展示给用户。