[发明专利]基于机器学习的电网项目分类确定方法及装置在审
| 申请号： | 201710573258.4 | 申请日： | 2017-07-14 |
| 公开（公告）号： | CN107368853A | 公开（公告）日： | 2017-11-21 |
| 发明（设计）人： | 周长星;杨自强;石磊;张继伟;韩永浩;高军晖;徐光辉;徐传超 | 申请（专利权）人： | 上海博辕信息技术服务有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N99/00;G06Q10/10;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙)11371 | 代理人： | 王术兰 |
| 地址： | 200335 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的电网项目分类确定方法及装置，涉及数据处理技术领域，该方法包括获取多个配网项目的历史项目数据和每个历史项目数据对应的时间序列；根据历史项目数据和所述时间序列确定每个所述历史项目数据对应的负荷密度曲线；将多个负荷密度曲线进行聚类分析，得到多个项目分类；获取每个述项目分类对应的特征信息；根据多个所述项目分类、与每个所述项目分类对应的所述特征信息以及预设机器学习算法构建项目分类确定模型。本发明公开了一种基于机器学习的电网项目分类确定方法及装置，以解决采用挣值法无法保证预测准确性的技术问题，实现提高项目费用支出模式的预测准确率，进而提高项目管理的精准度的技术效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 电网 项目 分类 确定 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于机器学习的电网项目分类确定方法，其特征在于，包括：获取多个配网项目的历史项目数据和每个所述历史项目数据对应的时间序列；根据所述历史项目数据和所述时间序列确定每个所述历史项目数据对应的负荷密度曲线；将多个所述负荷密度曲线进行聚类分析，得到多个项目分类；获取每个所述项目分类对应的特征信息；根据多个所述项目分类、与每个所述项目分类对应的所述特征信息以及预设机器学习算法构建项目分类确定模型。
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