公开(公告)号：CN106251241A

公开(公告)日：2016-12-21

申请号：CN201610623647.9

申请日：2016-08-02

Applicant: 贵州电网有限责任公司信息中心

Inventor： 吴漾 ,  朱州 ,  谭驰 ,  曾路 ,  王鹏宇 ,  王玮 ,  罗念华 ,  吴忠 ,  张克贤 ,  郭仁超 ,  杨箴 ,  方继宇 ,  龙娜 ,  钱俊凤 ,  王倩冰 ,  陆岫昶

IPC: G06Q50/06

CPC classification number: G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种基于特征选择改进的LR-Bagging算法，包括以下步骤：首先从原始数据中确定初始数据集，要求自变量与因变量的相关程度不能过低；其次，对初始数据集中的离散型自变量进行WEO编码；然后利用随机抽样获得一定数目的记录和特征字段组成训练例，将训练例进行LR((LogisticRegression)模型训练并做系数的正态显著性检验，若不显著，则剔除,反之，加入组合模型。进行循环迭代，直到组合模型较优。最后，则可以采用较优组合模型做预测与分群。该算法可提升分类结果的多样性，变量信息的提取度与预测结果的准确率，也能有效减少基LR模型由于变量过多而导致多重共线与“过拟合”的可能性。

公开(公告)号：CN106295969A

公开(公告)日：2017-01-04

申请号：CN201610623649.8

申请日：2016-08-02

Applicant: 贵州电网有限责任公司信息中心

Inventor： 吴漾 ,  朱州 ,  王鹏宇 ,  郭仁超 ,  王玮 ,  罗念华 ,  吴忠 ,  张克贤 ,  方继宇 ,  杨箴 ,  周玲 ,  龙娜 ,  王倩冰 ,  钱俊凤

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/06 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06Q10/0639 ,  G06K9/6223 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种针对电力客户价值分群的一种加权K-means方法。本发明使用了一种适合于电力客户特征变量数据特点的加权K-means聚类算法，首先算法确定了以加权的电力客户群内数据的标准差之和为聚类准则函数，权重为该电力客户群内客户个数占总客户个数的比例；然后根据该准则函数在计算电力客户对象与客户群中心点之间的相似度时，以欧氏距离为前提，施以客户群内数据标准差为参考因素的权重，实现密度不均的电力客户对象更精确的价值分群。加权K-means聚类算法应用在电力客户价值分群上的分群聚类结果表明，本发明是适合实际运营数据的，并且达到了提高聚类紧凑性的效果。更加优质的分群聚类结果也可以保证决策高效实施，最终为供电企业带来更高的收益。

公开(公告)号：CN116644285A

公开(公告)日：2023-08-25

申请号：CN202310524704.8

申请日：2023-05-10

Applicant: 贵州电网有限责任公司信息中心

Inventor： 马艳洁 ,  陆岫昶 ,  陈运晶 ,  易也 ,  钱俊凤 ,  鲍晨漪 ,  纪元 ,  周玲 ,  张齐莹

IPC: G06F18/20 ,  G06F18/25 ,  G06F18/2411 ,  G06Q50/06

Abstract: 本申请涉及电力技术领域，提供了一种用于金融服务的电力数据融合方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。本申请能够实现提高电力数据融合的效率和准确性。该方法包括：在物联网的传感器节点中，确定出对象的目标传感器节点；获取目标传感器节点的电力数据；对目标传感器节点的电力数据进行簇内融合处理，得到各簇的基础融合数据；利用最小二乘支持向量机，确定各簇的基础融合数据的融合权值；根据各簇的基础融合数据的融合权值，对各簇的基础融合数据进行融合处理，得到对象的电力融合数据。