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申请/专利权人：国网宁夏电力有限公司营销服务中心(国网宁夏电力有限公司计量中心)
摘要：一种基于机器学习的电能表需求预测方法，涉及电能表需求预测领域。该基于机器学习的电能表需求预测方法，通过获取历史电能表销售数据、历史经济数据并进行预处理；采用多元线性回归模型对预处理后的历史电能表销售数据、历史经济数据进行预测分析，得到回归系数集；对预处理后的历史电能表销售数据、历史经济数据进行均值预测分析，并生成电能表需求预测报告，本发明通过整合和分析历史销售数据与经济数据，并利用多元线性回归模型，不仅增加了预测的精度，还能够适应市场和经济的变化，模型通过对历史趋势的学习，结合经济指标的预测，使得未来需求的预测更加准确，减少了因市场波动带来的预测误差。
主权项：1.一种基于机器学习的电能表需求预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取历史电能表销售数据、历史经济数据并进行预处理；采用多元线性回归模型对预处理后的历史电能表销售数据、历史经济数据进行预测分析，得到回归系数集；对预处理后的历史电能表销售数据、历史经济数据进行均值预测分析，得到未来时段预测数据；将回归系数集以及未来时段预测数据输入至需求分析模型中进行综合分析，得到未来时段电能表需求预测值，并生成电能表需求预测报告。
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百度查询： 国网宁夏电力有限公司营销服务中心(国网宁夏电力有限公司计量中心) 基于机器学习的电能表需求预测方法
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