基于学者科研成果挖掘的学者精准定位方法及装置

    公开(公告)号:CN109359249B

    公开(公告)日:2020-07-10

    申请号:CN201811149733.6

    申请日:2018-09-29

    申请人: 清华大学

    IPC分类号: G06F16/9537

    摘要: 本发明公开了一种基于学者科研成果挖掘的学者精准定位方法及装置,其中,该方法包括:对学者科研成果p中文本信息进行抽取以获取关键信息,并构建结构化信息;根据关键信息和结构化信息对学者科研成果p中具有地理指向性的隐含信息进行挖掘,以构造学者科研成果p相关结构化的隐含信息O;对结构化信息根据定位信息产生影响的重要程度进行结构化整理,并根据隐含信息O和不同类型地图API特点,获取最终结果R;根据最终结果R和矩阵U获取A→R映射,并获取学者科研成果中集合A的每个学者的地理位置信息,输出学者科研成果p中所有作者的定位信息。该方法可以通过深度挖掘学者科研成果的文本信息,有效、准确地实现学者科研成果到学者地理位置信息的精确映射。

    一种基于主导行业的电力需求预测及预警的方法

    公开(公告)号:CN104794535B

    公开(公告)日:2018-07-06

    申请号:CN201510179753.8

    申请日:2015-04-16

    IPC分类号: G06Q10/04 G06Q50/06

    CPC分类号: Y04S10/54

    摘要: 本发明涉及一种基于主导行业的电力需求预测及预警的方法,属于电力系统的电力需求分析领域。该方法包括:对行业用电量与全社会用电量序列进行时差相关性分析;基于历史用电量虚拟估计后续月份各个预警主导行业的用电量增长率;虚拟计算历史上各个预警主导行业的预警成功次数;计算各个预警主导行业的预警准确率与预警覆盖率;计算各个预警主导行业与社会用电量序列之间的互信息值,最终确定面向电力需求的预警主导行业集合;计算预警主导行业的电力需求增长率预警阈值;当其超出预警数值区间时,发出预警信号,对后续的电力需求预测进行滚动修正。本发明可提高电力需求预测的准确性,降低电网的供应风险与运行风险。