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申请/专利权人:北京百度网讯科技有限公司
摘要:本申请公开了一种最大需量的预测方法、装置、电子设备和存储介质,涉及物联网技术领域、云计算领域。具体实现方案为:接收智能电表上报的当前时间段的最大需量和当前时间段的每一天的日平均需量;根据每一天的日平均需量和日平均需量预测模型,获取下一时间段的每一天的预测日平均需量;根据最大需量、每一天的日平均需量以及最大需量残差预测模型,获取下一时间段的每一天的预测最大需量残差;根据下一时间段的每一天的预测日平均需量、预测最大需量残差,获取并输出下一时间段的预测最大需量。本申请提供的最大需量的预测方法通过预先训练的日平均需量预测模型和最大需量残差预测模型对最大需量进行了有偏预测,提高了最大需量的准确性。
主权项:1.一种最大需量的预测方法,其特征在于,包括:接收智能电表上报的当前时间段的最大需量和所述当前时间段的每一天的多个需量;根据所述当前时间段的每一天的多个需量和日平均需量预测模型,获取下一时间段的每一天的预测日平均需量,所述日平均需量预测模型指示每一天的日平均需量和所述预测日平均需量的对应关系,所述每一天的日平均需量为所述当前时间段的每一天的多个需量的均值;根据所述最大需量、所述当前时间段的每一天的日平均需量及最大需量残差预测模型,获取所述下一时间段的每一天的预测最大需量残差,所述最大需量残差预测模型指示所述当前时间段的每一天的日平均需量和所述最大需量的差值与预测最大需量残差的对应关系;根据所述下一时间段的每一天的预测日平均需量、所述下一时间段的每一天的预测最大需量残差,获取并输出所述下一时间段的预测最大需量;其中,所述当前时间段的最大需量包括所述当前时间段的每个月的最大需量,所述根据所述最大需量、所述当前时间段的每一天的日平均需量以及最大需量残差预测模型,预测所述下一时间段的每一天的预测最大需量残差,包括:获取所述当前时间段的每一天的日平均需量与该日平均需量对应的月份的最大需量的差值;将所述差值输入至所述最大需量残差预测模型,预测所述下一时间段的每一天的预测最大需量残差;其中,所述根据所述下一时间段的每一天的预测日平均需量、所述下一时间段的每一天的预测最大需量残差,获取并输出所述下一时间段的预测最大需量,包括:将所述下一时间段的每一天的预测日平均需量与所述下一时间段的每一天的预测最大需量残差的加和作为所述下一时间段的每一天的预测最大需量;根据所述下一时间段的每一天的预测最大需量,获取并输出所述下一时间段的预测最大需量;其中,所述根据所述下一时间段的每一天的预测最大需量,获取并输出所述下一时间段的预测最大需量,包括:根据所述下一时间段的每一天的预测最大需量,获取所述下一时间段的预测最大需量的标准差、预测最大需量均值;将所述预测最大需量均值和所述标准差的加和作为所述下一时间段的预测最大需量,并输出所述下一时间段的预测最大需量;其中,所述当前时间段的最大需量包括所述当前时间段的每个月的最大需量,所述方法还包括:获取所述当前时间段的每一天的日平均需量与该日平均需量所属的月份的最大需量的差值;将所述当前时间段的每一天的日平均需量、所述差值,以及所述智能电表的信息作为训练测试参数,训练获取所述最大需量残差预测模型。
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百度查询: 北京百度网讯科技有限公司 最大需量的预测方法、装置、电子设备和存储介质
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