[发明专利]一种基于深度学习的地块负荷密度指标预测方法及装置在审
| 申请号： | 201911194942.7 | 申请日： | 2019-11-28 |
| 公开（公告）号： | CN111126565A | 公开（公告）日： | 2020-05-08 |
| 发明（设计）人： | 郭志达;李晓莉;沈浩彬;李广;袁晓春;蒋赟斯;周舒静;胡冉;陈秋绮;刘伟林 | 申请（专利权）人： | 广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司惠州供电局 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 郭帅 |
| 地址： | 510600 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种基于深度学习的地块负荷密度指标预测方法及装置，其中方法包括：获取待预测地块的预测参数，其中，所述预测参数包括：地块数据参数、地区建设水平参数、地区产业结构参数、地区气候参数、地块位置参数；对所述预测参数进行归一化处理；将归一化后的所述预测参数输入至预先训练好负荷密度指标预测模型，通过所述负荷密度指标预测模型进行运算，得到所述待预测地块的负荷密度指标。本申请通过深度学习方式，根据获取的待预测地块的预测参数，结合训练优化后的负荷密度指标预测模型，输出待预测地块的负荷密度指标，避免了简单类比和经验判断带来的不确定因素，提高了负荷密度指标求取的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 地块 负荷 密度 指标 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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