[发明专利]一种基于最近邻算法的基站费用自动化稽核方法

权利要求书

1.一种基于最近邻算法的基站费用自动化稽核方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)收集基站耗电量和基站属性数据，基站耗电量和基站属性数据包括电表读数、电费缴费单、机房租赁合同和基站设备等多来源多维相关数据；

2)基站耗电量和基站属性数据的备选指标与日均电费的预处理及标准化处理；

3)计算备选指标和日均电费的信息增益率，选取与耗电量相关的有效特征向量，并附根据信息增益率确定有效特征的权重；

4)计算有效特征向量代表的所有点的平均距离，基于该平均距离确定的半径，使用球树算法来对有效特征向量进行球树建模或编码形成参考集；

5)待稽核的缴费记录进行步骤1)和2)处理，使用可变半径距离的最近邻算法找出待稽核的缴费记录的最近邻参考的缴费参考集；

6)计算待稽核的缴费记录的置信区间并作为稽核判定超标的阈值，依据阈值最终判定电费报销额度是否超标异常。

2.根据权利要求1所述的基于最近邻算法的基站费用自动化稽核方法，其特征在于：备选指标或日均电费数据的预处理包括去除异常数据和补缺、修正缺失数据，标准化处理包括采取(x-avg(X))/std(X)计算式处理，其中X是同类指标的值的序列数组。

3.根据权利要求2所述的基于最近邻算法的基站费用自动化稽核方法，其特征在于：去除异常数据包括用基站和同类的历史缴费的日均电费比较去除离群点，或根据耗电设备的功率之和的日耗电上限来去除异常高的电费；补缺、修正缺失数据包括根据各维度备选指标与日均电费表的相关性和各类备选指标与日均电费数据的延续惯性来补缺，通过置信区间和备选指标与日均电费相关数据的计算关系式来核对修正。

4.根据权利要求1所述的基于最近邻算法的基站费用自动化稽核方法，其特征在于：还包括对日均气温做的加权处理。

5.根据权利要求1所述的基于最近邻算法的基站费用自动化稽核方法，其特征在于：基站耗电量数据还包括用于对日均温度做加权处理的空调耗电量-温度系数T′，T′＝1+(T-14)^1.1，其中T为实际的室外温度。