Invention Publication
- Patent Title: 一种基于企业电力大数据的行业景气自适应检测方法
- Patent Title (English): Industry business adaptive detection method based on enterprise electric power big data
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Application No.: CN201910198215.1Application Date: 2019-03-15
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Publication No.: CN110084398APublication Date: 2019-08-02
- Inventor: 田英杰 , 吴力波 , 周阳 , 张帅帅 , 郭乃网 , 苏运 , 沈泉江 , 冯楠 , 王俊 , 陈雁 , 吴栋林 , 杜堃
- Applicant: 国网上海市电力公司 , 复旦大学
- Applicant Address: 上海市浦东新区中国(上海)自由贸易试验区源深路1122号
- Assignee: 国网上海市电力公司,复旦大学
- Current Assignee: 国网上海市电力公司,复旦大学
- Current Assignee Address: 上海市浦东新区中国(上海)自由贸易试验区源深路1122号
- Agency: 上海科盛知识产权代理有限公司
- Agent 赵继明
- Main IPC: G06Q10/04
- IPC: G06Q10/04 ; G06Q10/06 ; G06Q50/06

Abstract:
本发明涉及一种基于企业电力大数据的行业景气自适应检测方法,包括以下步骤:步骤1:针对企业用电信息进行清洗整理;步骤2:构建复杂网络模型并选取相关行业;步骤3:利用隐马尔可夫模型分离不同用电行为状态;步骤4:构建行业景气指数并进行自适应检测。与现有技术相比,本发明具有理论先进,将复杂网络模型和隐马尔可夫模型进行了有机结合,复杂网络模型通过对全局所有变量的分析和比较,提高了隐马尔可夫模型中相关变量选取的有效性,刻画了不同行业之间动态关联关系和转移特征,将复杂网络模型的结果输入隐马尔可夫模型,同时考虑外部天气、节假日因素的影响,提高了对行业生产景气状况预测的准确性等优点。
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