首页 专利交易 科技果 科技人才 科技服务 商标交易 会员权益 IP管家助手 需求市场 关于龙图腾
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索

基于动态多目标引力搜索的电费异常识别方法及系统 

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

申请/专利权人:国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)

摘要:本发明提出基于动态多目标引力搜索的电费异常识别方法及系统,涉及电力信息处理技术领域。包括对用户进行类别分类;构建用户缴费行为预测模型;通过用户缴费行为预测模型,得到异常缴费用户记录所属类别的异常缴费金额概率预估值、异常缴费金额阈值及异常缴费周期概率预估值、异常缴费周期阈值;采用动态多目标引力搜索方法,计算不存在异常缴费用户记录所属类别的异常缴费金额阈值和异常缴费周期阈值;基于不同用户缴费行为画像类别的异常缴费金额阈值和异常缴费周期阈值,构建电费代收类异常筛选规则并生成能量智能合约,通过智能合约识别电费缴费异常用户。本发明能实现高准确率的异常缴费行为识别。

主权项:1.基于动态多目标引力搜索的电费异常识别方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一:获取用户画像特征,包括用户用电属性特征和缴费行为特征,基于用户画像特征划分正常缴费用户样本数据及异常缴费用户样本数据,基于正常缴费用户样本数据对用户进行类别分类,得到用户缴费行为画像类别、对应的画像特征及用户缴费行为画像类别样本集;步骤二:基于用户缴费行为画像类别和用户缴费行为画像类别样本集,采用高斯回归构建用户缴费行为预测模型,预估得到缴费金额概率分布数据和缴费周期概率分布数据;步骤三:将异常缴费用户样本数据分配至用户缴费行为画像类别中,通过用户缴费行为预测模型,得到异常缴费用户记录所属类别的异常缴费金额概率预估值、异常缴费金额阈值及异常缴费周期概率预估值、异常缴费周期阈值;步骤四:采用动态多目标引力搜索方法,基于不存在异常缴费用户记录所属类别的最邻近分组,计算对应不存在异常缴费用户记录所属类别的异常缴费金额阈值和异常缴费周期阈值;步骤五:基于不同用户缴费行为画像类别的异常缴费金额阈值和异常缴费周期阈值,构建电费代收类异常筛选规则并生成能量智能合约,作为区块存储在区块链上,通过智能合约对异常交易的账户进行检查,识别到电费缴费异常用户。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) 基于动态多目标引力搜索的电费异常识别方法及系统

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。