[發明專利]基于決策樹的光伏發電助學方法

在審

• 申請號: 202010618881.9
• 申請日: 2020-06-30
• 公開（公告）號: CN111815488A
• 公開（公告）日: 2020-10-23
• 發明（設計）人: 葛愿;湯程;徐正偉;高文根;余諾;范曉東;林其友
• 申請（專利權）人: 安徽工程大學
• 主分類號: G06Q50/20
• 分類號: G06Q50/20;G06Q50/06;G06K9/62
• 代理公司: 蕪湖安匯知識產權代理有限公司 34107
• 代理人: 鐘雪

本發明公開了一種基于決策樹的光伏發電助學方法，所述方法具體包括如下步驟：S1、將歷史補助對象的特征屬性及補助等級作為訓練樣本集S中的樣本數據，基于樣本數據構建決策樹；S2、基于決策樹來判定補助對象的補助等級；S3、基于光伏日總發電量確定各補助等級的用電補助量。用決策樹對學生特征屬性信息進行分類，準確的篩選出那些生活困難和表現優異的同學，根據校園電力調度平臺直接將光伏發電并網產生的經濟效益轉到對應學生的用電賬戶中，用校園光伏平臺發電承擔其宿舍部分或全部用電，開展助學新形式。

技術領域

本發明屬于自學習技術領域，更具體地，本發明涉及一種基于決策樹的 光伏發電助學方法。

背景技術

隨著我國文化教育事業的支持度不斷提升。其中作為文化建設的重要組 成部分，高校也進行著飛速的發展，招生數量逐年提升，越來越多的人可以 進入高校學習。但是依舊還有一部分學生處于貧困狀態，因此國家在高等教 育階段建立起國家獎學金、國家助學金、國家助學貸款、勤工助學、學費減 免等多種形式的高校家庭經濟困難學生資助政策。

人為制定的助學資助條件，在滿足助學資助條件的學生中，通過投票的 方式或者是主觀判定來確定助學補助等級，上述補助等級的評定方式主觀性 相對強，容易出現補助等級評定不準確的問題。

發明內容

本發明提供一種基于決策樹的光伏發電助學方法，基于決策樹來確定補 助對象的補助等級，提高補助等級評定的客觀性及精準度。

本發明是這樣實現的，基于決策樹的光伏發電助學方法，所述方法具體 包括如下步驟：

S1、將歷史補助對象的特征屬性及補助等級作為訓練樣本集S中的樣本 數據，基于樣本數據構建決策樹；

S2、基于決策樹來判定補助對象的補助等級；

S3、基于光伏日總發電量確定各補助等級的用電補助量。

進一步的，決策樹的構建方法具體包括如下步驟：

S11、根據訓練樣本集S計算補助等級的類別信息熵；

S12、對各特征屬性進行劃分，將每個特征屬性分成若干個子屬性，計 算分類方式的條件熵，

S13、將補助等級的類別信息熵與每種分類方式的條件熵的差值作為對 應分類方式下的屬性信息增益；

S14、計算特征屬性的屬性分割信息量；

S15、基于屬性分割信息量及屬性信息增益計算各特征屬性的信息增益 率，將信息增益率最高的特征屬性作為決策樹的根節點，若該特征屬性下的 特定子屬性對應一個補助等級，則將該特征屬性下的子屬性作為葉子節點， 否則作為分支繼續分裂；

S16、去除作為根節點及分叉節點的特征屬性；

S17、執行步驟S11至步驟S16，將信息增益率最高的特征屬性作為下 一級分叉節點，直至所有特征屬性都已被使用，最終形成決策樹；

進一步的，補助等級的類別信息熵計算公式具體如下：

其中，|S_j|為各補助等級的樣本數，|S|是總的樣本數，β_N為各特征屬性的 權重之和，m表示補助等級的數量。

進一步的，分類分方式的條件熵計算公式具體如下：