CN111369048A - 一种话务量预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种话务量预测方法，该方法包括步骤：模型划分为：故障停电、计划停电、欠费停复电、电量电费、客户基本信息和用电业务；根据模型进行宽表加工，获得各个模型的输入输出变量；数据处理：在对原始数据进行宽表数据加工之后，进行数据建模之前，对数据进行数据清洗，将数据转化为平稳的无量纲的输入‑输出变量数据；数据建模，选用的模型为LSTM长短期记忆网络模型进行训练、验证和测试。本发明对话务量的模型分类，并确定各个模型的输入变量和输出变量，通过选用的模型为LSTM长短期记忆网络模型进行训练，保证模型准确率，模型准确率可达80％以上。

Description

一种话务量预测方法
技术领域
本发明属于电力管理技术领域，具体涉及一种话务量预测方法。
背景技术
时间预测类的场景应用的建模算法，现在应用最多的是时间序列算法，包括AR、MA、ARMA、指数平滑方法ARIMA等方法，但基于时间序列算法的预测算法有一个重要的缺陷就是无法添加额外的影响变量。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：提供一种话务量预测方法，以解决现有技术中存在的问题。
本发明采取的技术方案为：一种话务量预测方法，该方法包括以下步骤：
(1)模型划分：基于业务类别将模型进行细分建模，模型分别为：故障停电、计划停电、欠费停复电、电量电费、客户基本信息和用电业务；
(2)宽表加工，确定各个模型输入变量和输出变量：
一、故障停电：输入变量包括：1)恶劣天气；2)节假日，输出变量包括话务量：客服95598客服工单信息；
二、计划停电：输入变量包括：1)计划停电客户数：停电计划数据表；2)节假日；输出变量包括话务量；
三、欠费停复电：输入变量包括：1)欠费客户数：欠费记录数据表；2)账单生成数量：应收电费记录数据表；2)节假日；输出变量包括话务量；
四、电量电费：输入变量包括：1)电费发行数量：应收电费记录数据表；2)账单生成数量；3)电量环比：应收电费记录数据表；4)节假日；输出变量包括话务量；
五、客户基本信息：输入变量包括：1)电费发行数量；2)业扩报装数量：业扩工作单基本信息数据表；2)节假日；输出变量包括话务量；
六、用电业务：输入变量包括：1)业扩报装数量；2)节假日；输出变量包括话务量。
(3)数据处理：在对原始数据进行宽表数据加工之后，进行数据建模之前，对数据进行数据清洗，将数据转化为平稳的无量纲的输入-输出变量数据；
(4)数据建模：将原始的数据进行数据加工之后可进行数据建模，选取90％的数据作为训练数据，10％的数据作为验证数据，最后10天的数据作为测试数据；选用的模型为LSTM长短期记忆网络模型；将训练数据带入编译好的模型进行数据建模，设定模型训练次数、批量大小，进行模型训练，对训练模型进行验证和测试。
骤(3)中平稳性校验：在进行时间序列建模前，第一步需要检验数据的平稳性，时间序列平稳，则无需操作，不平稳则需进行差分将数据转换成平稳数据；数据平稳化转换的方法通常为差分，差分的公式为：
Δyx＝y(x+1)-y(x)
其中：Δyx为相邻变量之间的差值；
y(x+1)为x+1时刻的变量值；
y(x)为x时刻的变量值。
步骤(3)中数据处理采用归一化处理：因神经网络族的模型对数据的敏感度较高，异常数据对模型的影响较大，因此，在进行数据建模之前对建模数据进行归一化处理，将数据规范在[0，1]之间，消除量纲等的影响。建模使用的是min-max归一化方法，其计算公式如下：
x'＝(x-x_min)/(x_max-x_min)
其中：x为自变量值；
x_min为自变量值中的最小值；
x_max为自变量值中的最大值；
x'为标准化之后的自变量值。
步骤(3)中数据处理时对样本数据进行转换，通过错位法，将时间序列数据转化为输入-输出的有监督学习数据格式。
神经网络模型定义如下：
第一、创建Sequential类的实例；
第二、隐含层，该隐含层具有32个神经元；
第二、输出层是1个神经元。
第五、编译模型
其中，模型使用均方差误差“mse”为损失函数，公式为：
Figure BDA0002397273770000031
SGD随机梯度下降优化算法，公式为：θ＝θ-η·▽(θ)×J(θ；xi；yi)，其中，xi和yi为训练样本。
模型验证方法如下：
(1)将验证数据带入训练好的模型中，得到预测结果；
(2)将预测结果进行反归一化编译，使得数据还原为原始数据类型；
(3)将反归一化结果与真实数据进行对比分析，计算模型准确率；
(4)针对模型准确率，进行神经网络模型中的神经元个数、训练次数、批量大小参数进行调整，直至达到模型最优。
模型测试方法如下：
(1)通过对测试数据带入到训练好的模型中，得到预测值；
(2)将预测值进行反归一化编译，将数据转化为原始数据类型，将反归一化数据与测试数据真实值进行计算模型准确率，评估模型的有效性。
本发明的有益效果：与现有技术相比，本发明对话务量的模型分类，并确定各个模型的输入变量和输出变量，通过选用的模型为LSTM长短期记忆网络模型进行训练，提出一种将时间序列数据转化为预测类问题的数据，在此基础上可添加业务影响因素(各个模型的输入变量)等，提高预测的准确性，保证模型准确率，模型准确率可达80％以上。
具体实施方式
下面结合具体的实施例对本发明进行进一步介绍。
实施例：一种话务量预测方法，该方法包括以下步骤：
(1)模型划分：基于业务类别将模型进行细分建模，模型分别为：故障停电、计划停电、欠费停复电、电量电费、客户基本信息和用电业务；
(2)宽表加工，确定各个模型输入变量和输出变量：
一、故障停电：输入变量包括：1)恶劣天气；2)节假日，输出变量包括话务量：客服95598客服工单信息；
二、计划停电：输入变量包括：1)计划停电客户数：停电计划数据表；2)节假日；输出变量包括话务量；
三、欠费停复电：输入变量包括：1)欠费客户数：欠费记录数据表；2)账单生成数量：应收电费记录数据表；2)节假日；输出变量包括话务量；
四、电量电费：输入变量包括：1)电费发行数量：应收电费记录数据表；2)账单生成数量；3)电量环比：应收电费记录数据表；4)节假日；输出变量包括话务量；
五、客户基本信息：输入变量包括：1)电费发行数量；2)业扩报装数量：业扩工作单基本信息数据表；2)节假日；输出变量包括话务量；
六、用电业务：输入变量包括：1)业扩报装数量；2)节假日；输出变量包括话务量。
(3)数据处理：在对原始数据进行宽表数据加工之后，进行数据建模之前，对数据进行数据清洗，将数据转化为平稳的无量纲的输入-输出变量数据；
平稳性校验：在进行时间序列建模前，第一步需要检验数据的平稳性，时间序列平稳，则无需操作，不平稳则需进行差分将数据转换成平稳数据；数据平稳化转换的方法通常为差分，差分的公式为：
Δyx＝y(x+1)-y(x)
其中：Δyx为相邻变量之间的差值；
y(x+1)为x+1时刻的变量值；
y(x)为x时刻的变量值。
数据处理采用归一化处理：因神经网络族的模型对数据的敏感度较高，异常数据对模型的影响较大，因此，在进行数据建模之前对建模数据进行归一化处理，将数据规范在[0，1]之间，消除量纲等的影响。本次建模使用的是min-max归一化方法，其计算公式如下：
x'＝(x-x_min)/(x_max-x_min)
其中：x为自变量值；
x_min为自变量值中的最小值；
x_max为自变量值中的最大值；
x'为标准化之后的自变量值。
数据处理时对样本数据进行转换，通过错位法，将时间序列数据转化为输入-输出的有监督学习数据格式；
(4)数据建模：将原始的数据进行数据加工之后可进行数据建模，选取90％的数据作为训练数据，10％的数据作为验证数据，最后10天的数据作为测试数据；选用的模型为LSTM长短期记忆网络模型；将训练数据带入编译好的模型进行数据建模，设定模型训练次数、批量大小，进行模型训练，对训练模型进行验证和测试；
定义神经网络模型中很关键的一步就是设置隐层神经元个数，建模中选取的神经元个数计算方法为：根据Kolmogorov定理，可以计算出，隐层结点数s＝2n+1(n为输入层结点数)，且基于以上的初始神经元个数，然后不断对模型进行测试，逐渐添加神经元个数，直至达到模型效果最佳为止；
神经网络模型定义如下：
第一、创建Sequential类的实例；
第二、隐含层，该隐含层具有32个神经元；
第二、输出层是1个神经元。
第五、编译模型
其中，模型使用均方差误差“mse”为损失函数，公式为：
Figure BDA0002397273770000061
SGD随机梯度下降优化算法，公式为：θ＝θ-η·▽(θ)×J(θ；xi；yi)，其中，xi和yi为训练样本。
模型验证方法如下：
(1)将验证数据带入训练好的模型中，得到预测结果；
(2)将预测结果进行反归一化编译，使得数据还原为原始数据类型；
(3)将反归一化结果与真实数据进行对比分析，计算模型准确率；
(4)针对模型准确率，进行神经网络模型中的神经元个数、训练次数、批量大小参数进行调整，直至达到模型最优。
模型测试方法如下：
(1)通过对测试数据带入到训练好的模型中，得到预测值；
(2)将预测值进行反归一化编译，将数据转化为原始数据类型，将反归一化数据与测试数据真实值进行计算模型准确率，评估模型的有效性。
本发明通过以上选取的基于深度学习方法长短期记忆网络LSTM模型建模，可知，无论是模型验证还是模型测试，大多数类别的模型的准确率均能达到80％以上，且鉴于测试数据数据量的关系，个别类别的预测结果略差，但在实际项目应用中，随着数据量的变化，模型准确率会有所提高。因此，可将长短期记忆网络LSTM模型这一模型应用到话务量预测项目中。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内，因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种话务量预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
(1)模型划分：基于业务类别将模型进行细分建模，模型分别为：故障停电、计划停电、欠费停复电、电量电费、客户基本信息和用电业务；
(2)宽表加工，确定各个模型输入变量和输出变量：
一、故障停电：输入变量包括：1)恶劣天气；2)节假日，输出变量包括话务量：客服95598客服工单信息；
二、计划停电：输入变量包括：1)计划停电客户数：停电计划数据表；2)节假日；输出变量包括话务量；
三、欠费停复电：输入变量包括：1)欠费客户数：欠费记录数据表；2)账单生成数量：应收电费记录数据表；2)节假日；输出变量包括话务量；
四、电量电费：输入变量包括：1)电费发行数量：应收电费记录数据表；2)账单生成数量；3)电量环比：应收电费记录数据表；4)节假日；输出变量包括话务量；
五、客户基本信息：输入变量包括：1)电费发行数量；2)业扩报装数量：业扩工作单基本信息数据表；2)节假日；输出变量包括话务量；
六、用电业务：输入变量包括：1)业扩报装数量；2)节假日；输出变量包括话务量。
(3)数据处理：在对原始数据进行宽表数据加工之后，进行数据建模之前，对数据进行数据清洗，将数据转化为平稳的无量纲的输入-输出变量数据；
(4)数据建模：将原始的数据进行数据加工之后可进行数据建模，选取90％的数据作为训练数据，10％的数据作为验证数据，最后10天的数据作为测试数据；选用的模型为LSTM长短期记忆网络模型；将训练数据带入编译好的模型进行数据建模，设定模型训练次数、批量大小，进行模型训练，对训练模型进行验证和测试。
2.根据权利要求1所述的一种话务量预测方法，其特征在于：步骤(3)中平稳性校验：在进行时间序列建模前，第一步需要检验数据的平稳性，时间序列平稳，则无需操作，不平稳则需进行差分将数据转换成平稳数据；数据平稳化转换的方法通常为差分，差分公式为：
Δyx＝y(x+1)-y(x)
其中：Δyx为相邻变量之间的差值；
y(x+1)为x+1时刻的变量值；
y(x)为x时刻的变量值。
3.根据权利要求1所述的一种话务量预测方法，其特征在于：步骤(3)中数据处理采用归一化处理：在进行数据建模之前对建模数据进行归一化处理，将数据规范在[0，1]之间，归一化处理使用min-max归一化方法，其计算公式如下：
x'＝(x-x_min)/(x_max-x_min)
其中：x为自变量值；
x_min为自变量值中的最小值；
x_max为自变量值中的最大值；
x'为标准化之后的自变量值。
4.根据权利要求1所述的一种话务量预测方法，其特征在于：步骤(3)中数据处理时对样本数据进行转换，通过错位法，将时间序列数据转化为输入-输出的有监督学习数据格式。
5.根据权利要求1所述的一种话务量预测方法，其特征在于：神经网络模型定义如下：
第一、创建Sequential类的实例；
第二、隐含层，该隐含层具有32个神经元；
第二、输出层是1个神经元。
第五、编译模型
其中，模型使用均方差误差“mse”为损失函数，公式为：
Figure FDA0002397273760000031
SGD随机梯度下降优化算法，公式为：
Figure FDA0002397273760000032
其中，xi和yi为训练样本。
6.根据权利要求1所述的一种话务量预测方法，其特征在于：模型验证方法如下：
(1)将验证数据带入训练好的模型中，得到预测结果；
(2)将预测结果进行反归一化编译，使得数据还原为原始数据类型；
(3)将反归一化结果与真实数据进行对比分析，计算模型准确率；
(4)针对模型准确率，进行神经网络模型中的神经元个数、训练次数、批量大小参数进行调整，直至达到模型最优。
7.根据权利要求1所述的一种话务量预测方法，其特征在于：模型测试方法如下：
(1)通过对测试数据带入到训练好的模型中，得到预测值；
(2)将预测值进行反归一化编译，将数据转化为原始数据类型，将反归一化数据与测试数据真实值进行计算模型准确率，评估模型的有效性。
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