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[发明专利]电力计量物资需求预测方法、装置、电子设备和存储介质-CN202210652697.5在审
发明人：叶佑春;李经儒;宋睿;丁晓飞;靳威;孙奕;董博;陈鹏 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司计量中心
申请日： 2022-06-10 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本申请公开了一种电力计量物资需求预测方法、装置、电子设备和存储介质，包括：对电力计量物资的历史月度需求数据进行预处理，生成电力计量物资的月度需求数据集、季度需求数据集和年度需求数据集，分别构建LSTM月度需求预测模型、LSTM季度需求预测模型及LSTM年度需求预测模型；将待预测数据分别输入至LSTM月度需求预测模型、LSTM季度需求预测模型及LSTM年度需求预测模型，生成月度需求预测结果、季度需求预测结果及度需求预测结果，再结合各结果的权重，生成电力计量物资需求预测结果。本申请通过对月度、季度和年度需求分别预测，再结合各自权重得到最终预测结果，有效地提高了预测结果的准确度。
电力计量物资需求预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种配电网物资需求预测方法及系统-CN202110493383.0在审
发明人：戴鸿昊;陈新;刘泉;黄云宁;高龙;张璇;陈旭;孙雪娇;李袁高;郑文君 -专利权人：云南电网有限责任公司曲靖供电局
申请日： 2021-05-07 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种配电网物资需求预测方法及系统，用于在配网物资需求预测中，实现配网物资需求智能化预测，经过配网物资的分类及历史使用量分析计算，优化物资预测模型，选择最优预测算法模型。所述的配电网物资需求预测模型及计算机程序产品包括：自动采集配电网物资历史使用数据；自动建立物资需求预测模型；自动进行预测模型训练选择最优预模型参数；智能化开展配电网物资需求预测，自动生成物资需求预测量。本发明提供多角度物资需求预测方法，生成多维度，全覆盖的物资需求预测结果，完善电网公司内部物资需求预测管理模式，提升物资需求预测准确率，确保物资供应链及时、高效，实现企业高效率、高效益的经营目标。
一种配电网物资需求预测方法系统

[发明专利]基于蒙特卡罗与灰色系统的战时航材需求预测方法-CN202210262498.3在审
发明人：郭峰;吴捷;李琨;魏宇坤;张鑫宇;郭星香;周伟 -专利权人：中国人民解放军海军航空大学青岛校区
申请日： 2022-03-17 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于蒙特卡罗与灰色系统的战时航材需求预测方法，含有以下步骤：基于蒙特卡罗仿真构建非战斗损耗需求预测模型；基于蒙特卡罗仿真构建战斗损耗需求预测模型；分别采用非战斗损耗需求预测模型、战斗损耗需求预测模型及灰色动态GM(1，1)模型对战时航材需求量进行预测，将非战斗损耗需求预测模型预测的航材需求量与战斗损耗需求预测模型航材需求量相加，并与灰色动态GM(1，1)模型预测的需求量进行相互对比检验。本发明对蒙特卡罗仿真预测和灰色系统预测的预测结果进行对比分析，相互对照，减少误差，预测精度高，无需大量储备所需航材，减少了资源浪费。
基于蒙特卡罗灰色系统战时需求预测方法

[发明专利]物资需求预测方法、装置、设备、存储介质和程序产品-CN202211349877.2在审
发明人：黄子琦;林子钊;张学忠;汪伟;谢阳阳;陈祎亮;马婉仪;黄振球;辛拓;林芃征 -专利权人：深圳供电局有限公司
申请日： 2022-10-31 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请涉及一种物资需求预测方法、装置、设备、存储介质和程序产品。所述方法包括：根据项目的项目需求影响因素和物资类型，对项目对应的第一历史时间段的历史物资需求进行分组得到至少一个物资需求组，针对各类型的物资需求预测模型，将各物资需求组输入物资需求预测模型，得到各物资需求组对应的第二历史时间段的物资需求预测结果，根据上述得到的物资需求预测结果、第二历史时间段的实际物资需求，从各类型的物资需求预测模型中确定目标物资需求预测模型，根据当前年度的第三历史时间段的实际物资需求和目标物资需求预测模型，预测下一年度的同期时间段的物资需求采用本方法能够提高物资需求预测的准确性。
物资需求预测方法装置设备存储介质程序产品

[发明专利]一种电力需求预测方法、装置及存储介质-CN202110855808.8在审
发明人：张素芳;张涛;高杨鹤;褚温家;王超;胡娱欧;季节;曹雨洁;李玟萱;黄韧 -专利权人：华北电力大学;国家电网华北分部
申请日： 2021-07-28 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本方案公开了一种电力需求预测方法,该方法包括：获取某一地区的经济，社会，能源和环境数据，建立三个单一电力需求预测模型；基于shapley值法赋予所述电力需求预测模型权重；重组后获得电力需求预测方程，并基于所述电力需求预测方程对某地区的电力需求进行预测该方法为电力需求预测提供了一种新的组合模型预测方法，提高了预测模型的精度，考虑了能源转型问题。
一种电力需求预测方法装置存储介质

[发明专利]网约车需求预测方法、装置、设备及存储介质-CN202110610938.5在审
发明人：刘杰;王健宗;瞿晓阳 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-06-01 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能技术领域，揭示了一种网约车需求预测方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：将目标起点区域、目标预测时间和目标起点区域特征数据输入目标网约车需求预测模型进行网约车需求预测，其中，目标网约车需求预测模型是基于独立循环神经网络、线性模型、全连接层和Sigmiod激活函数训练得到的模型；获取目标网约车需求预测模型输出的目标起点区域在目标预测时间对应的目标网约车需求预测结果。从而实现根据多种因素进行网约车需求预测，提高了网约车需求预测的准确性，避免了直接采用网约车历史订单数据进行订单需求预测的准确度不高的技术问题。
网约车需求预测方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于多任务学习的多模式出行需求预测方法-CN202011485155.0有效
发明人：王升;芦志强;张文波;刘志远;张奇 -专利权人：东南大学
申请日： 2020-12-16 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多任务学习的多模式出行需求预测方法，涉及交通需求预测技术领域，具体如下：采集多种交通方式的非集计出行数据，对非集计出行数据进行预处理；构造出行需求网格图；构造局部出行需求网格图的时间序列，构造多任务学习样本集，将局部出行需求网格图的时间序列构造为多任务学习样本集；构造基于多任务学习的出行需求预测模型；使用上述中的多任务学习样本集，训练所述基于多任务学习的出行需求预测模型，得到训练好的出行需求预测模型；利用训练好的出行需求预测模型即能进行多模式的出行需求预测。本发明融合多种出行需求预测任务，提高出行需求的预测精度。
一种基于任务学习模式出行需求预测方法

[发明专利]需求预测模型训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310107518.4在审
发明人：谢文博;郭小川;张家齐;李昕;王坤 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-02-01 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06Q30/0202 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种需求预测模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取训练数据；所述训练数据包括历史需求数据对应的时间特征、空间特征和公共事件特征；将所述训练数据输入至待训练的需求预测模型，得到所述历史需求数据对应的需求预测结果；通过比较所述历史需求数据与所述需求预测结果之间的差异对所述需求预测模型的模型参数进行调整。该技术方案通过抽象出需求分布与时间、空间及公共事件之间的联系，摆脱对历史时间序列数据的依赖，使得建模得到的需求预测模型能够有效的进行长短期的需求预测，而利用已有技术训练得到的时序预测模型依赖于当前时段的真实需求数据，并且只能预测当前时段的下一时段的短期结果。
需求预测模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于停车大数据的区域公共停车场充电需求预测方法-CN202111413408.8在审
发明人：汪春;张卫华;李理;赵世;祝凯;吴丛 -专利权人：合肥工业大学设计院（集团）有限公司
申请日： 2021-11-25 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了基于停车大数据的区域公共停车场充电需求预测方法，属于公用事业技术领域，具体方法包括：步骤一：获取新能源车辆停车、充电和运行数据，划分研究范围；步骤二：建立统一数据接入平台，获取研究范围内行驶的新能源车辆行驶的原始数据和停车数据；步骤三：建立非营运车辆充电需求预测模型和营运车辆充电需求预测模型；步骤四：获取公共停车场新能源车辆停车和充电数据，通过非营运车辆充电需求预测模型和营运车辆充电需求预测模型对非营运车辆和营运车辆充电需求进行预测；步骤五：对非营运车辆和营运车辆充电需求的预测数据进行评价，并根据评价结果对非营运车辆充电需求预测模型和营运车辆充电需求预测模型进行再学习。
基于停车数据区域公共停车场充电需求预测方法

[发明专利]用于配件需求的预测方法、预测装置及存储介质-CN202211610464.5在审
发明人：吴凡;童兴;叶舟;周志忠 -专利权人：中联重科股份有限公司;中科云谷科技有限公司
申请日： 2022-12-12 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06Q30/0202 文献下载
摘要：本申请公开了一种用于配件需求的预测方法、预测装置及存储介质。该预测方法包括：获取配件的历史连续性需求序列；根据所述历史连续性需求序列，通过随机森林回归模型确定下个周期的第一需求预测区间；根据所述历史连续性需求序列，通过逻辑回归多分类模型确定下个周期的第二需求预测区间；将所述第一需求预测区间和所述第二需求预测区间加权融合以得到下个周期的目标需求预测区间。本申请摒弃定量预测，改用预测需求区间，同时，采用随机森林回归模型和逻辑回归多分类模型相融合的方式，降低了单一方法导致过拟合的风险，提高了连续性配件的需求预测的准确率。
用于配件需求预测方法装置存储介质

[发明专利]一种物资需求预测的方法、装置、设备及可读存储介质-CN201811214930.1在审
发明人：庄圣强;成可苗;赵恒;汤慧敏;冯海东;李海英 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司物流服务中心
申请日： 2018-10-18 - 公布日： 2019-02-22 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种物资需求预测的方法，通过先根据历史物资需求数据建立指数平滑模型，并对指数平滑模型进行预测误差分析，如果预测误差超出预设条件则对历史物资需求数据进行拟合得到多个ARIMA模型，从中确定最优历史物资需求预测模型，最后利用最优历史物资需求预测模型对待预测对象的物资需求进行预测，相比于现有技术中人工统计预测或者应用单一算法拟合预测曲线，降低了物资需求预测模型的预测误差，因而可以得到更精确的预测结果，进而提高了供应链水平，实现了物资需求的科学预测。本发明还公开一种物资需求预测的装置、设备及计算机可读存储介质，具有上述有益效果。
需求预测模型需求预测预测误差预测指数平滑模型需求数据拟合计算机可读存储介质可读存储介质单一算法预测结果预设条件供应链应用统计分析

[发明专利]基于随机森林回归和多步寻优的短期负荷需求预测方法-CN201910337788.8有效
发明人：孔政敏;吕何;付卓林;王碟;张成刚;杨玉杰 -专利权人：武汉数澎科技有限公司
申请日： 2019-04-25 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了基于随机森林回归和多步寻优的短期负荷需求预测方法，包括：S100提供原始数据集，将原始数据集划分为训练集和预测集；S200对原始数据集进行特征筛选；S300基于训练集训练随机森林回归模型，对随机森林回归模型参数进行多步寻优，得短期负荷需求预测模型；S400以预测集为输入，利用短期负荷需求预测模型获得负荷需求预测值，将负荷需求预测值及对应的负荷特征数据加入训练集，作为预测下一个预测点的负荷需求值时的历史负荷需求数据和历史负荷特征数据本发明方法模型全局泛化性能强，参数选择快速，运行效率高，短期负荷需求预测精度高。
基于随机森林回归多步寻优短期负荷需求预测方法

[发明专利]一种基于组合预测模型的电能表库存需求预测方法-CN202210179696.3在审
发明人：王伟峰;董寒宇;费晓明;开馨;沈亚萍;韩蕾;侯艳琼;赵紫玉;侯加庆;周丹 -专利权人：国网浙江省电力有限公司;国网浙江省电力有限公司湖州供电公司;浙江华云信息科技有限公司;国家电网有限公司
申请日： 2022-02-25 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06Q10/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于组合预测模型的电能表库存需求预测方法，涉及需求预测领域。目前，电能表年度采购普遍存在准确度不高的现象。本发明包括步骤：构建第一电能表库存需求预测模型，得到电能表库存需求预测值向量Y1*；构建第二电能表库存需求预测模型，得到的电能表库存需求预测值向量Y2*；采用线性回归法，电能表库存需求预测值向量Y1*和电能表库存需求预测值向量Y2*作为电能表库存需求组合预测模型的自变量，构建电能表库存需求组合预测模型，基于线性回归方程，计算未来时段的库存需求。
一种基于组合预测模型电能表库存需求预测方法

[发明专利]一种客户需求预测分类方法及装置-CN202210743516.X在审
发明人：史凯旭 -专利权人：平安银行股份有限公司
申请日： 2022-06-27 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请提供一种客户需求预测分类方法及装置，该客户需求预测分类方法包括：接收用户输入的工商信息；通过预先构建的客户需求预测分类模型对工商信息进行特征提取，得到信息特征；通过客户需求预测分类模型对信息特征进行拼接，得到与固定字段相匹配的文本特征；通过客户需求预测分类模型对文本特征进行文本二分类，得到客户需求预测分类结果。可见，实施这种实施方式，能够预测历史存量客户的需求，还能够预测新客户的需求，灵活性好，从而有利于提升业务效率。
一种客户需求预测分类方法装置

[发明专利]基于“S”形模型的电力需求预测方法-CN201610401821.5在审
发明人：王安建;王娟;刘固望 -专利权人：中国地质科学院矿产资源研究所
申请日： 2016-05-31 - 公布日： 2016-09-28 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于“S”形模型的电力需求预测方法，根据人均电力消费与人均GDP的“S”形物理模型，构建以人均电力消费与人均GDP的“S”形理论模型，进而以人均电力消费与人均GDP的“S”形理论模型为基础，以人均GDP为自变量，运用趋势分析法以及双曲正切数学方法，结合不同国家或区域的历史数据建立电力需求预测方程，从而实现对国家或地区的中长期电力需求预测。本发明提供的基于“S”形模型的电力需求预测方法，以人均电力消费基本规律为指导，从根本上解决了以往中长期电力需求预测普遍存在的预测偏差大的问题，提高了中长期电力需求预测可靠性和置信度。本发明还涉及预测方程的构建方法和各国的电力需求预测方法。
基于模型电力需求预测方法

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