一种在线家庭负荷用电组合识别与耗电预测的方法

    公开(公告)号:CN112465268A

    公开(公告)日:2021-03-09

    申请号:CN202011487889.2

    申请日:2020-12-16

    摘要: 本发明公开一种在线家庭负荷用电组合识别与耗电预测的方法,利用时‑频转换技术把负荷特征数据的时域信号转换成频谱图像,结合深度学习、强化学习、结构牵引与算法优化等技术实现家庭负荷用电组合在线的精准识别;针对家庭用电负荷的耗电量预测,依据用户用电监测数据的周期性和时序特征,对用电负荷的耗电量进行实时监测并预测未来用户的耗电量情况和用电行为趋势。实现家庭负荷用电组合在线的精准识别,对用电负荷的耗电量进行实时监测并预测未来用户的耗电量情况和用电行为趋势;能广泛的应用于家庭用电负荷组合在线场景的精准组合预测。

    一种图神经网络的增量社交事件检测方法

    公开(公告)号:CN112949281A

    公开(公告)日:2021-06-11

    申请号:CN202110118277.4

    申请日:2021-01-28

    IPC分类号: G06F40/205 G06N3/04 G06N3/08

    摘要: 本发明公开一种图神经网络的增量社交事件检测方法,面对流式传入的社交网络数据,提取文本中的信息进行异构信息网络建模;获取同构网络;得到同构社交消息图;采用图注意力模型对同构消息图进行学习,以获取基于知识保留增量的消息编码;同时,对消息编码进行采样进行对比学习计算损失,并且根据返回的损失调整图注意力模型的参数,训练图注意力模型;对图注意力模型进行检测得到的编码,进行聚类,得到社交事件。本发明将丰富的语义和结构信息充分融入到社交消息中,通过图神经网络保留从社交消息中获取的知识,采用对比学习技术,并且定期维护消息图,能够在不耗费过多资源的条件下提升事件检测的准确率。

    一种在线家庭负荷用电组合识别与耗电预测的方法

    公开(公告)号:CN112465268B

    公开(公告)日:2022-04-26

    申请号:CN202011487889.2

    申请日:2020-12-16

    摘要: 本发明公开一种在线家庭负荷用电组合识别与耗电预测的方法,利用时‑频转换技术把负荷特征数据的时域信号转换成频谱图像,结合深度学习、强化学习、结构牵引与算法优化等技术实现家庭负荷用电组合在线的精准识别;针对家庭用电负荷的耗电量预测,依据用户用电监测数据的周期性和时序特征,对用电负荷的耗电量进行实时监测并预测未来用户的耗电量情况和用电行为趋势。实现家庭负荷用电组合在线的精准识别,对用电负荷的耗电量进行实时监测并预测未来用户的耗电量情况和用电行为趋势;能广泛的应用于家庭用电负荷组合在线场景的精准组合预测。

    一种图神经网络的增量社交事件检测方法

    公开(公告)号:CN112949281B

    公开(公告)日:2022-05-20

    申请号:CN202110118277.4

    申请日:2021-01-28

    IPC分类号: G06F40/205 G06N3/04 G06N3/08

    摘要: 本发明公开一种图神经网络的增量社交事件检测方法,面对流式传入的社交网络数据,提取文本中的信息进行异构信息网络建模;获取同构网络;得到同构社交消息图;采用图注意力模型对同构消息图进行学习,以获取基于知识保留增量的消息编码;同时,对消息编码进行采样进行对比学习计算损失,并且根据返回的损失调整图注意力模型的参数,训练图注意力模型;对图注意力模型进行检测得到的编码,进行聚类,得到社交事件。本发明将丰富的语义和结构信息充分融入到社交消息中,通过图神经网络保留从社交消息中获取的知识,采用对比学习技术,并且定期维护消息图,能够在不耗费过多资源的条件下提升事件检测的准确率。