发明公开
- 专利标题: 一种基于机器学习的电网地质沉降隐患风险预测方法
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申请号: CN202110240319.1申请日: 2021-03-04
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公开(公告)号: CN112836897A公开(公告)日: 2021-05-25
- 发明人: 耿浩 , 马御棠 , 周仿荣 , 黄然 , 潘浩 , 文刚
- 申请人: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
- 申请人地址: 云南省昆明市经济技术开发区云大西路105号
- 专利权人: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
- 当前专利权人: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
- 当前专利权人地址: 云南省昆明市经济技术开发区云大西路105号
- 代理机构: 北京弘权知识产权代理有限公司
- 代理商 逯长明; 许伟群
- 主分类号: G06Q10/04
- IPC分类号: G06Q10/04 ; G06Q10/06 ; G06Q50/06
摘要:
本申请提供一种基于机器学习的电网地质沉降隐患风险预测方法,包括:确定电网地理区域,并以预设的间隔将所述电网地理区域划分为地理网格;获取样本地理网格中的第一特征数据并进行相应的处理;将第一特征数据和第一预测变量,输入训练模型中,获得电网地质沉降隐患点分类预测模型;将待预测地理网格的第二特征数据输入至电网地质沉降隐患点分类预测模型中,得到第二预测变量;若所述第二预测变量为1,则待预测地理网格存在电网地质沉降隐患风险点。本申请能够有效解决卫星定点监测周期较长,并且得出的预测结果,可以给各个应急单位提供应对电网地质沉降的辅助指导,并且可以及时发现电网地质沉降隐患风险点,提前做好应急处理的方案。