公开(公告)号：CN118673430A

公开(公告)日：2024-09-20

申请号：CN202410707269.7

申请日：2024-06-03

Applicant: 广东电网有限责任公司信息中心

Inventor： 苏华权 ,  李俊伟 ,  郭莉 ,  王婉烁 ,  温游 ,  曾纪钧 ,  李凯

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/2413 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/082 ,  G06N3/0499 ,  G06F18/27 ,  G06N5/04 ,  G06N3/092 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明提出了一种基于人工智能的财务数据异常检测方法及系统，方法包括：采用自动化预处理数据，提取关键特征；使用循环神经网络或长短期记忆网络构建模型，学习并预测电力负荷的周期性变化及其对财务数据的影响；采用图神经网络来整合财务数据和外部影响因素，分析它们之间的复杂关系；利用因果推理和关联规则学习技术分析数据间的关系；综合前述分析结果，使用机器学习分类算法进行异常数据的检测与识别；根据异常检测的反馈结果，利用强化学习不断调整和优化检测策略和模型参数；将检测结果和用户反馈整合入系统优化循环，不断迭代更新模型。本发明通过融合深度学习、强化学习以及多维数据分析技术，针对性地解决了现有技术中存在的问题。