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申请/专利权人：国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司
摘要：本发明公开了一种基于QR‑GRU的发电厂统计数据预测校验方法，包括针对待预测校验的数据种类进行相关性检测，获得相关性系数；构建QR‑GRU神经网络；根据相关性系数，获取历史发电厂统计数据中待预测校验的数据种类以及与其相关性强的数据种类所对应的数据作为训练数据，得到两种网络参数；获取上月的发电厂统计数据，按照训练时所取的相关性强的数据种类所对应的数据作为输入值，将输入值输入至两种QR‑GRU神经网络中得到针对待预测校验的数据种类的两个预测值；若待预测校验的数据种类本月获取的实际值位于两个预测值之间，则判断本月的实际值为正常数据；否则为异常数据。本发明有效提升数据校核的效率和准确率。
主权项：1.一种基于QR-GRU的发电厂统计数据预测校验方法，其特征在于，所述基于QR-GRU的发电厂统计数据预测校验方法，包括：步骤1、针对待预测校验的数据种类进行相关性检测，获得相关性系数；步骤2、构建QR-GRU神经网络，所述QR-GRU神经网络由多个GRU单元组成，且设置QR-GRU神经网络的损失函数为QR损失函数，所述QR损失函数的公式如下： 式中，QRLOSS为损失值，T为数据采集的月度时间的总数，τ为τ分位数，Yi为待预测校验的数据种类第i个月度时间的实际值，yi为待预测校验的数据种类第i个月度时间的预测值，i＝1，2，3...T；步骤3、根据所述相关性系数，获取历史发电厂统计数据中待预测校验的数据种类以及与其相关性强的数据种类所对应的数据作为训练数据，分别以τ＝γ和τ＝1-γ对QR-GRU神经网络进行训练，得到两种网络参数；步骤4、获取上月的发电厂统计数据，按照训练时所取的相关性强的数据种类所对应的数据作为输入值，将输入值输入至分别以τ＝γ和τ＝1-γ为参数的两种QR-GRU神经网络中得到针对待预测校验的数据种类的两个预测值，γ∈[0，1]；步骤5、若待预测校验的数据种类本月获取的实际值位于两个预测值之间，则判断本月的实际值为正常数据；否则为异常数据。
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权利要求：
百度查询： 国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司 一种基于QR-GRU的发电厂统计数据预测校验方法
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