一种子图学习的电价预测方法
公开
摘要
本发明公开了一种子图学习的电价预测方法，包括如下步骤：1、对多种外源特征数据进行数据预处理和特征重要度分析，建立电价信息特征库，并提取出日前电价预测所需的训练集、验证集和测试集；2、将多种外源特征数据作为节点信息表示，将各个节点的关系作为节点权重，形成电价信息图；3、构建子图学习框架，对图学习过程转换成分成三部分：子图分解过程、子图学习过程和子图聚合过程4、构建基于子图学习框架下的图卷积网络的日前电价预测模型，实现把区域电价信息图映射到预测日的电价序列；5、将训练集中的训练样本分成若干个批次并按批次送入电价预测模型中进行训练，并用验证集对电价预测模型的超参数进行调整直至收敛。
基本信息
专利标题 ：
一种子图学习的电价预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114612147A
申请号 ：
CN202210243475.8
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-03-11
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
杨家俊余涛余盛灿陈鑫沛
申请人 ：
华南理工大学
申请人地址 ：
广东省广州市天河区五山路381号
代理机构 ：
广州粤高专利商标代理有限公司
代理人 ：
周春丽
优先权 ：
CN202210243475.8
主分类号 ：
G06Q30/02
IPC分类号 ：
G06Q30/02 G06Q50/06 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q30/00
商业，例如购物或电子商务
G06Q30/02
行销，例如，市场研究与分析、调查、促销、广告、买方剖析研究、客户管理或奖励；价格评估或确定
法律状态
2022-06-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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