[发明专利]基于自组织数据挖掘的电网企业投资能力预测系统及其工作方法

权利要求书

1.一种基于自组织数据挖掘的电网企业投资能力预测系统，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序；所述计算机程序包括：变量选取模块、样本集生成模块、函数关系建立模块、目标函数选择模块、中间模型产生模块、中间模型筛选模块、再产生与再选择模块以及输出模块；

所述变量选取模块用于选取若干影响电网企业投资能力的因素作为自变量，将投资能力作为因变量；

所述样本集生成模块用于输入自变量的数据，形成样本集，并将样本集分为训练集和测试集；

所述函数关系建立模块用于建立因变量和自变量之间的一般函数关系；

所述目标函数选择模块根据外准则选择一个目标函数；

所述中间模型产生模块由各变量自组织产生中间模型，且因所含变量个数、函数结构而彼此不同；

所述中间模型筛选模块用于根据外准则，在测试集上对中间模型产生模块产生的中间模型进行筛选，将选出的中间模型作为网络下一层的输入变量；

所述再产生与再选择模块用于循环执行中间模型产生模块和中间模型筛选模块；

所述输出模块根据判断网络是否停止扩散，用于停止再产生与再选择模块的循环执行，并输出最终的GMDH网络；

利用输出的GMDH网络实现电网企业投资能力预测。

2.根据权利要求1所述的基于自组织数据挖掘的电网企业投资能力预测系统，其特征在于：所述样本集生成模块将样本集W分为训练集A、测试集B，W=AUB。

3.根据权利要求1所述的基于自组织数据挖掘的电网企业投资能力预测系统，其特征在于：所述函数关系建立模块采用K-C多项式作为参考函数，以参考函数的各子项作为建模网络初始结构中的m个模型。

4.根据权利要求1所述的基于自组织数据挖掘的电网企业投资能力预测系统的工作方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：调用变量选取模块，选取若干影响电网企业投资能力的因素作为自变量，将投资能力作为因变量；

步骤S2：调用样本集生成模块，收集步骤S1选取的自变量的数据，形成样本集W，将样本集W分为训练集A、测试集B，W=AUB；

步骤S3：调用函数关系建立模块，建立因变量和自变量之间的一般函数关系；

步骤S4：调用目标函数选择模块，根据外准则选择一个目标函数；

步骤S5：调用中间模型产生模块，由各变量自组织产生中间模型；

步骤S6：调用中间模型筛选模块，根据外准则，在测试集上对步骤S5产生的中间模型进行筛选，将选出的中间模型作为网络下一层的输入变量；

步骤S7：调用再产生与再选择模块，循环执行步骤S5-步骤S6，以第一层保留下来的处理单元的输出作为下一层的输入变量，继续构造出第二层处理单元；以及对第二层处理单元进行筛选，保留下来的单元继续进行下一层单元的构造；

步骤S8：调用输出模块监听网络构造的状态，判断网络是否停止扩散，当达到最优时停止循环并输出最终的GMDH网络。

5.根据权利要求4所述的基于自组织数据挖掘的电网企业投资能力预测系统的工作方法，其特征在于：所述变量选取模块带有电网企业投资能力影响因素数据库。

6.根据权利要求4所述的基于自组织数据挖掘的电网企业投资能力预测系统的工作方法，其特征在于：所述样本集生成模块连接电力信息数据库。