CN110009427A - 一种基于深度循环神经网络的电力销售金额智能预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及大数据处理，旨在提供一种基于深度循环神经网络的电力销售金额智能预测方法。包括：读取电力部门销售流水和用电量的历史数据，预处理后进行信息挖掘和分析，评估金额到账时间与用户支付时间的关系，得出分布信息；对历史数据结构进行组织，取归一化后的n天数据作为输入，使用多层循环神经网络(GRU)学习高维特征，并将高维特征输入softmax判别器进行未来某时期销售金额等级分类；用网格法对深度循环网络模型的超参数进行遍历，多次实验后记录最佳的超参数，构建最终的金额预测的深度循环神经网络模型，并利用其进行电力销售金额的智能预测。本发明更加准确、合理，较少人工干预，结果更加鲁棒，更适应大数据，并可以自动学习。
Description
技术领域
本发明涉及大数据处理，特别涉及一种基于深度循环神经网络的电力销售金额智能预测方法。
背景技术
销售预测是指根据以往的销售情况和对未来的形式分析，在充分考虑各种影响因素的基础上，通过数学建模获得销售预测模型，实现对未来特定时间内，全部产品或特定产品的销售数量与销售金额的估计。销售预测对于企业的发展规划、战略部署、生产管理，进、出口以及供应链的各个环节的有效控制，都是至关重要的。影响销售预测的因素很多，包括市场需求、相关企业的发展状况、政策变化以及季节变化等等。在这众多的因素中，电力系统的日销售金额是与众多个人和企业的缴费行为联系在一起的(仅浙江省就有2600万用户)，个人的缴费习惯、相关企业的运营收入、资金预算、投资决策等都会影响电力系统的日销售金额，造成电力部门销售数据波动大，数据短期无连续性，进行高质量日销售金额消费预测绝非易事。
目前可用于销售预测的数据挖掘工具主要是一些统计分析方法，如时间序列分析、线性/非线性回归模型、灰色系统模型、最大熵马尔可夫模型等。虽然已有众多的成熟模型，但是：尽管这些模型已被广泛应用于经济预测领域，但以下两方面原因导致了预测的不准确性，也就限制了它们的实际应用。一方面数据量很大，构建有效的输入数据结构来刻画相应销售金额非常有必要，传统方法要么是选取其中少量数据维度，要么忽略已有数据之间的总体关联性质，这都导致了数据的信息缺失，使得进一步的建模受到先验限制；另一方面，基于能获取的所有数据维度，传统方法无法有效提取出其中利于预测的高维的、相互作用的有效特征。因此对大数据处理和挖掘的需求也应运而生，其中代表性的方法就是神经网络。为此，我们对电力部门销售数据的特征进行数据挖掘，并与神经网络技术相结合，设计出一种特定的深度循环神经网络模型，以此提取电力销售数据的内部特征、挖掘不同数据间的内在关系，进而精确预测未来一定时间内的销售金额。事实上，将深度循环神经网络技术应用于电力系统的日销售额预测也是一件困难的事情，主要原因是用于预测的历史数据只有单一的销售金额和销售日期两个特征，特征维数太少使得模型过拟合见到的数据分布不能很好的预测未知的数据。
为此，本发明通过对历史数据进行信息挖掘和分析、增加特征维度等方法，提出了基于深度循环神经网络的电力销售金额智能预测方法。
发明内容
本发明要解决的技术问题是，克服现有技术中的不足，提供一种基于深度循环神经网络的电力销售金额智能预测方法。
为解决技术问题，本发明的解决方案是：
提供一种基于深度循环神经网络的电力销售金额智能预测方法，包括以下步骤：
(1)读取电力部门销售流水和用电量的历史数据，进行数据去噪和时间序列平稳化的预处理；
(2)对预处理后的历史数据进行信息挖掘和分析，评估金额到账时间与用户支付时间的关系，得出每天缴费用户的缴费金额到账情况、区域、用电量和具体金额的分布信息；
(3)对历史数据结构进行组织，按时间序列均分为k个时间段，每个时间段包含多天数据；
(4)取归一化后的n天数据作为输入，使用多层循环神经网络(GRU)学习高维特征，并将高维特征输入softmax判别器进行未来某时期销售金额等级分类；
(5)重复步骤(4)，用网格法对深度循环网络模型的超参数进行遍历，多次实验后记录最佳的超参数，构建最终的金额预测的深度循环神经网络模型，并利用其进行电力销售金额的智能预测。
本发明中，所述步骤(1)中，所述电力部门销售流水的历史数据包括：用户行业、识别码、预计到账区间、实际缴费日期、缴费方式和缴费金额；所述用电量的历史数据是指每位用户的每月实际用电量。
本发明中，所述步骤(2)中对历史数据进行信息挖掘和分析，具体包括以下步骤：
(3.1)综合每次缴费信息，按照设定的缴费金额区间将用户分为四类；
(3.2)综合每月用电量信息，按照设定的用电量区间将用户分为四类；
(3.3)按照用户实际缴费时间与通知缴费周期的匹配程度进行分类，得到稳定缴费用户和非稳定缴费用户；
(3.4)按照用户实际缴费时间间隔进行分类，得到高频缴费用户和低频缴费用户。
本发明中，所述步骤(3)中，按照天为单位，对数据进行整理排布，每日数据均有多维特征，涵盖总缴费金额、到账评估的分布，预计在当天到账的缴费用户行业分布、用电量分布以及缴费金额分布，以及当日的日期信息。
本发明中，所述步骤(4)中，所述利用深度循环神经网络的回归训练包括：取归一化后的30天数据作为输入，使用多层循环神经网络学习高维特征，最后利用全连接层输出对第31天的现金流的预测，进行回归训练；其中，循环神经网络的层数、全连接层的层数以及每层的循环核尺寸都是超参数。
本发明中，所述步骤(5)中，深度循环网络模型的超参数包括：往期天数n、网络层数、学习率、迭代算法和迭代次数。
本发明的原理描述：
本发明提取了往期的用户信息、时间序列特征、销售金额特征，将其作为输入，充分利用深度学习能够自学习提取信息的内部特征的优点，对输入复杂特征进行高层次提取，再挖掘它与未来销售金额之间的联系，从而得到根据往期数据预测未来销售金额的模型。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明构建了一套基于电力部门用户的数据挖掘模型，能够对不同用户进行分类，方便市场调查、销售计划制定。
2、本发明设计了一套关联用户挖掘的销售金额预测算法，相比简单的基于销售金额曲线趋势预测更加准确、合理，准确度有所提升。
3、本发明构建的深度学习模型相比传统统计模型可以较少的人工干预，结果更加鲁棒，更适应大数据，并可以自动学习出、提取出有价值的特征组合，有利于找到销售市场的规律。
附图说明
图1为本发明数据结构示意图。
图2为本发明预测技术的流程图。
具体实施方式
下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述：
本发明所述基于深度循环神经网络的电力销售金额智能预测方法，包括以下步骤：
(1)读取电力部门销售流水和用电量的历史数据，进行数据去噪和时间序列平稳化的预处理；所述电力部门销售流水的历史数据包括：用户行业、识别码、预计到账区间、实际缴费日期、缴费方式和缴费金额；所述用电量的历史数据是指每位用户的每月实际用电量。
(2)对预处理后的历史数据进行信息挖掘和分析，评估金额到账时间与用户支付时间的关系，得出每天缴费用户的缴费金额到账情况、区域、用电量和具体金额的分布信息；其中，对历史数据进行信息挖掘和分析，具体包括以下步骤：
(2.1)综合每次缴费信息，按照设定的缴费金额区间将用户分为四类；
(2.2)综合每月用电量信息，按照设定的用电量区间将用户分为四类；
(2.3)按照用户实际缴费时间与通知缴费周期的匹配程度进行分类，得到稳定缴费用户和非稳定缴费用户；
(2.4)按照用户实际缴费时间间隔进行分类，得到高频缴费用户和低频缴费用户。
(3)对历史数据结构进行组织，按时间序列均分为k个时间段，每个时间段包含多天数据；具体包括：按照天为单位，对数据进行整理排布，每日数据均有多维特征，涵盖总缴费金额、到账评估的分布，预计在当天到账的缴费用户行业分布、用电量分布以及缴费金额分布，以及当日的日期信息。
(4)取归一化后的n天数据作为输入，使用多层循环神经网络(GRU)学习高维特征，并将高维特征输入softmax判别器进行未来某时期销售金额等级分类；
其中，利用深度循环神经网络的回归训练包括：取归一化后的30天数据作为输入，使用多层循环神经网络学习高维特征，最后利用全连接层输出对第31天的现金流的预测，进行回归训练；其中，循环神经网络的层数、全连接层的层数以及每层的循环核尺寸都是超参数。
(5)重复步骤(4)，用网格法对深度循环网络模型的超参数(包括往期天数n、网络层数、学习率、迭代算法和迭代次数)进行遍历，多次实验后记录最佳的超参数，构建最终的金额预测的深度循环神经网络模型，并利用其进行电力销售金额的智能预测。
图1展示了根据历史数据进行用户挖掘所设计的联合了用电量与销售金额等信息的数据结构。图2展示了在深度循环神经网络模型搭建完成后，如何利用此模型进行未来期销售金额等级预测。其中深度循环神经网络模型的输入是将往期数据按照步骤(2)中挖掘得到的数据结构进行组织。
最后，需要注意的是，以上列举的仅是本发明的具体实施例。显然，本发明不限于以上实施例，还可以有很多变形。本领域的普通技术人员能从本发明公开的内容中直接导出或联想到的所有变形，均应认为是本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种基于深度循环神经网络的电力销售金额智能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)读取电力部门销售流水和用电量的历史数据，进行数据去噪和时间序列平稳化的预处理；
(2)对预处理后的历史数据进行信息挖掘和分析，评估金额到账时间与用户支付时间的关系，得出每天缴费用户的缴费金额到账情况、区域、用电量和具体金额的分布信息；
(3)对历史数据结构进行组织，按时间序列均分为k个时间段，每个时间段包含多天数据；
(4)取归一化后的n天数据作为输入，使用多层循环神经网络学习高维特征，并将高维特征输入softmax判别器进行未来某时期销售金额等级分类；
(5)重复步骤(4)，用网格法对深度循环网络模型的超参数进行遍历，多次实验后记录最佳的超参数，构建最终的金额预测的深度循环神经网络模型，并利用其进行电力销售金额的智能预测。
2.根据权利要求所述的方法，其特征在于，所述步骤(1)中，所述电力部门销售流水的历史数据包括：用户行业、识别码、预计到账区间、实际缴费日期、缴费方式和缴费金额；所述用电量的历史数据是指每位用户的每月实际用电量。
3.根据权利要求所述的方法，其特征在于，所述步骤(2)中对历史数据进行信息挖掘和分析，具体包括以下步骤：
(3.1)综合每次缴费信息，按照设定的缴费金额区间将用户分为四类；
(3.2)综合每月用电量信息，按照设定的用电量区间将用户分为四类；
(3.3)按照用户实际缴费时间与通知缴费周期的匹配程度进行分类，得到稳定缴费用户和非稳定缴费用户；
(3.4)按照用户实际缴费时间间隔进行分类，得到高频缴费用户和低频缴费用户。
4.根据权利要求所述的方法，其特征在于，所述步骤(3)中，按照天为单位，对数据进行整理排布，每日数据均有多维特征，涵盖总缴费金额、到账评估的分布，预计在当天到账的缴费用户行业分布、用电量分布以及缴费金额分布，以及当日的日期信息。
5.根据权利要求所述的方法，其特征在于，所述步骤(4)中，所述利用深度循环神经网络的回归训练包括：取归一化后的30天数据作为输入，使用多层循环神经网络学习高维特征，最后利用全连接层输出对第31天的现金流的预测，进行回归训练；其中，循环神经网络的层数、全连接层的层数以及每层的循环核尺寸都是超参数。
6.根据权利要求所述的方法，其特征在于，所述步骤(5)中，深度循环网络模型的超参数包括：往期天数n、网络层数、学习率、迭代算法和迭代次数。
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