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[發(fā)明專利]資源使用量的預(yù)測(cè)方法及裝置在審

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 202111433524.6 申請(qǐng)日: 2021-11-29
公開(公告)號(hào): CN114118584A 公開(公告)日: 2022-03-01
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 張敏 申請(qǐng)(專利權(quán))人: 新智我來網(wǎng)絡(luò)科技有限公司
主分類號(hào): G06Q10/04 分類號(hào): G06Q10/04;G06N3/08;G06F30/27;G06F16/21
代理公司: 北京嘉科知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11687 代理人: 司彥斌
地址: 100102*** 國(guó)省代碼: 北京;11
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 資源 使用 預(yù)測(cè) 方法 裝置
【權(quán)利要求書】:

1.一種資源使用量的預(yù)測(cè)方法,其特征在于,包括:

響應(yīng)客戶端提供預(yù)測(cè)需求數(shù)據(jù)包,其中所述預(yù)測(cè)需數(shù)據(jù)包至少包含:預(yù)測(cè)場(chǎng)景、數(shù)據(jù)名稱、數(shù)據(jù)模版、上傳數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)格式和/或質(zhì)量校驗(yàn);

判斷預(yù)測(cè)需求數(shù)據(jù)包中是否包含與所述預(yù)測(cè)場(chǎng)景相對(duì)應(yīng)的歷史數(shù)據(jù);

如果包含,則調(diào)取所述預(yù)測(cè)場(chǎng)景相對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù),并通過目標(biāo)聯(lián)合學(xué)習(xí)模型計(jì)算所述預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)值,其中,所述預(yù)測(cè)值為目標(biāo)用戶對(duì)目標(biāo)資源的使用量;

將所述預(yù)測(cè)值與所述歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,以得到比較值;

根據(jù)所述比較值確定所述預(yù)測(cè)場(chǎng)景下的所述目標(biāo)聯(lián)合學(xué)習(xí)模型的精度。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述通過聯(lián)合學(xué)習(xí)模型計(jì)算所述預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)值,包括:

在所述預(yù)測(cè)場(chǎng)景為用電負(fù)荷預(yù)測(cè)場(chǎng)景時(shí),所述目標(biāo)聯(lián)合學(xué)習(xí)模型為用電聯(lián)合學(xué)習(xí)模型,使用所述用電聯(lián)合學(xué)習(xí)模型對(duì)所述目標(biāo)用戶在預(yù)測(cè)時(shí)間段內(nèi)的用電量進(jìn)行預(yù)測(cè);

在所述預(yù)測(cè)場(chǎng)景為用氣負(fù)荷預(yù)測(cè)場(chǎng)景時(shí),所述目標(biāo)聯(lián)合學(xué)習(xí)模型為用氣聯(lián)合學(xué)習(xí)模型,使用所述用氣聯(lián)合學(xué)習(xí)模型對(duì)所述目標(biāo)用戶在所述預(yù)測(cè)時(shí)間段內(nèi)的用氣量進(jìn)行預(yù)測(cè);

在所述預(yù)測(cè)場(chǎng)景為軟測(cè)量場(chǎng)景時(shí),所述目標(biāo)聯(lián)合學(xué)習(xí)模型為軟測(cè)量聯(lián)合學(xué)習(xí)模型,使用所述軟測(cè)量聯(lián)合學(xué)習(xí)模型對(duì)所述目標(biāo)用戶在所述預(yù)測(cè)時(shí)間段內(nèi)所需的元素量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述在所述預(yù)測(cè)場(chǎng)景為軟測(cè)量場(chǎng)景時(shí),所述目標(biāo)聯(lián)合學(xué)習(xí)模型為軟測(cè)量聯(lián)合學(xué)習(xí)模型,使用所述軟測(cè)量聯(lián)合學(xué)習(xí)模型對(duì)所述目標(biāo)用戶在所述預(yù)測(cè)時(shí)間段內(nèi)所需的元素量進(jìn)行預(yù)測(cè)之前,所述方法還包括:

對(duì)所述軟測(cè)量場(chǎng)景進(jìn)行機(jī)理分析,以確定所述軟測(cè)量場(chǎng)景對(duì)應(yīng)的主導(dǎo)變量和輔助變量;

通過數(shù)據(jù)采集器采集所述軟測(cè)量場(chǎng)景下的軟測(cè)量用戶數(shù)據(jù);

通過濾波器對(duì)所述軟測(cè)量用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,以濾除所述軟測(cè)量用戶數(shù)據(jù)的隨機(jī)誤差;

通過以下任意一種方法對(duì)所述軟測(cè)量用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,以濾除所述軟測(cè)量用戶數(shù)據(jù)的過失誤差:統(tǒng)計(jì)假設(shè)校驗(yàn)法、廣義似然法和貝葉斯法;

根據(jù)所述主導(dǎo)變量、所述輔助變量和所述軟測(cè)量用戶數(shù)據(jù),通過機(jī)理建?;?qū)嶒?yàn)建模的方法進(jìn)行軟測(cè)量建模,得到所述軟測(cè)量聯(lián)合學(xué)習(xí)模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述通過目標(biāo)聯(lián)合學(xué)習(xí)模型計(jì)算所述預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)值之前,所述方法還包括:

根據(jù)所述預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)時(shí)間段,使用所述目標(biāo)聯(lián)合學(xué)習(xí)模型對(duì)所述目標(biāo)用戶在所述預(yù)測(cè)場(chǎng)景下使用目標(biāo)資源量進(jìn)行預(yù)測(cè),得到預(yù)測(cè)結(jié)果;

在所述歷史數(shù)據(jù)和所述預(yù)測(cè)結(jié)果的差值大于第一預(yù)設(shè)閾值的情況下,使用所述差值對(duì)所述目標(biāo)聯(lián)合學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,包括:

對(duì)所述目標(biāo)聯(lián)合學(xué)習(xí)模型進(jìn)行知識(shí)蒸餾處理;

獲取目標(biāo)用戶數(shù)據(jù),并根據(jù)所述目標(biāo)用戶數(shù)據(jù)和所述知識(shí)蒸餾處理對(duì)應(yīng)的誤差函數(shù),對(duì)經(jīng)過所述知識(shí)蒸餾處理之后的所述目標(biāo)聯(lián)合學(xué)習(xí)模型進(jìn)行優(yōu)化處理。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法,其特征在于,所述根據(jù)所述目標(biāo)用戶數(shù)據(jù)和所述知識(shí)蒸餾處理對(duì)應(yīng)的誤差函數(shù),對(duì)經(jīng)過所述知識(shí)蒸餾處理之后的所述目標(biāo)聯(lián)合學(xué)習(xí)模型進(jìn)行優(yōu)化處理,包括:

確定每次對(duì)所述目標(biāo)聯(lián)合學(xué)習(xí)模型進(jìn)行所述優(yōu)化處理的批處理?xiàng)l數(shù),其中,所述批處理?xiàng)l數(shù)用于指示每次優(yōu)化所述目標(biāo)聯(lián)合學(xué)習(xí)模型時(shí),從所述目標(biāo)用戶數(shù)據(jù)中選擇的數(shù)據(jù)的條數(shù);

循環(huán)執(zhí)行如下步驟對(duì)所述目標(biāo)聯(lián)合學(xué)習(xí)模型進(jìn)行所述優(yōu)化處理:

從所述目標(biāo)用戶數(shù)據(jù)中確定出所述批處理?xiàng)l數(shù)條數(shù)據(jù);

根據(jù)確定出的每條數(shù)據(jù)生成第一矩陣,得到多個(gè)所述第一矩陣;

分別將多個(gè)所述第一矩陣依次輸入所述目標(biāo)聯(lián)合學(xué)習(xí)模型,得到多個(gè)第二矩陣;

通過所述誤差函數(shù)計(jì)算每個(gè)所述第一矩陣與每個(gè)所述第一矩陣所對(duì)應(yīng)的所述第二矩陣的誤差值;

根據(jù)所述誤差值對(duì)所述目標(biāo)聯(lián)合學(xué)習(xí)模型進(jìn)行所述優(yōu)化處理;

在當(dāng)前批次的所述優(yōu)化處理中,以所述目標(biāo)聯(lián)合學(xué)習(xí)模型最小為原則,在最后一個(gè)輸入所述目標(biāo)聯(lián)合學(xué)習(xí)模型的所述第一矩陣和最后一個(gè)輸入所述目標(biāo)聯(lián)合學(xué)習(xí)模型的所述第一矩陣所對(duì)應(yīng)的所述第二矩陣的誤差值小于第二預(yù)設(shè)閾值時(shí),結(jié)束循環(huán)。

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