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申请/专利权人：内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力科学研究院分公司
摘要：本发明公开了一种基于FP‑Growth算法的电网作业风险预测优化方法，包括使用FPFrequentPattern‑Growth算法构建事故分析模型，选择能反映数据之间关联性的logistic回归，构建数据关联模型，度量数据之间的关联性，将事故分析模型和数据关联模型进行整合，利用事故分析模型中的输出信息和历史预测数据作为数据关联模型的输入，输出的结果形成一个高效的数据集，实现事故分析报告和历史预测数据的有机结合，提高事故预防和预测的能力；本发明与现有的技术相比的优点在于：本发明利用专家事故分析报告中的事故原因、预控措施等信息和历史预测数据中的预测结果、预测误差等信息进行关联，形成一个高效数据集，对llama2模型进行微调和优化，提高其对电力生产作业风险的预测准确度。
主权项：1.一种基于FP-Growth算法的电网作业风险预测优化方法，其特征在于，包括使用FPFrequentPattern-Growth算法构建事故分析模型，选择能反映数据之间关联性的logistic回归，构建数据关联模型，度量数据之间的关联性，将事故分析模型和数据关联模型进行整合，利用事故分析模型中的输出信息和历史预测数据作为数据关联模型的输入，输出的结果形成一个高效的数据集，实现事故分析报告和历史预测数据的有机结合，提高事故预防和预测的能力；所述FPFrequentPattern-Growth算法构建事故分析模型包括以下步骤：步骤1、数据切分；步骤2、并行计数；步骤3、频繁1-项集分组；步骤4、并行FP-Growth挖掘；步骤5、数据聚合；所述logistic回归构建数据关联模型包括以下步骤：步骤1、数据的预处理；步骤2、特征的选择；步骤3、模型的训练和验证。
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