[发明专利]基于主成分分析和神经网络的用户状态识别方法、系统有效
| 申请号： | 202110811704.7 | 申请日： | 2021-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN113486971B | 公开（公告）日： | 2023-10-27 |
| 发明（设计）人： | 刘旭;宫池玉;陈洋;孙东;王清;李琮琮;李忠玉;张旭;满阳阳;王祥法;李兆明;吕炳霖;许晓华;吕雨莳 | 申请（专利权）人： | 国网山东省电力公司日照供电公司;国网山东省电力公司营销服务中心（计量中心）;国网山东省电力公司电力科学研究院;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/2135 | 分类号： | G06F18/2135;G01R22/00 |
| 代理公司： | 济南舜源专利事务所有限公司 37205 | 代理人： | 李舜江 |
| 地址： | 276800 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于主成分分析和神经网络的用户状态识别方法、系统，所述方法包括如下步骤：步骤1：采集用户各分支电路的实时用电数据；步骤2：在采集的数据中获取样本数据并对样本数据进行预处理；步骤3：利用主成分分析方法，生成主成分系数矩阵，将样本数据进行降维处理；步骤4：对降维后的样本数据建立用户状态识别模型；步骤5：将采集的除样本数据外的用户用电数据代入建立的用户状态识别模型，进行用户状态识别。利用主成分分析方法对原始电量监测数据及时间信息进行降维，有效减小了数据处理难度。采用效果较好的神经网络模型进行用户状态识别，模型准确度结果高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 成分 分析 神经网络 用户 状态 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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