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多因素客户需求预测方法
专利申请号：CN202311797284.7
公 开 号：CN117709543A
发 明 人：吴方权 汤成佳 刘亦驰 纪元 袁捷 王炎 周玲 李雄 殷志易 于大勇 严昭 胡骏涵 方继宇 黄强 李阳
代 理 人：吴无惧
代理机构：贵阳中新专利商标事务所
专利类型：发明专利
申 请 日：20240315
公 开 日：20231226
专利主分类号：G06Q10/04
关 键 词：电力需求 社会经济发展 神经网络训练 用户行为模式 用户行为数据 消费者行为 经济指标 客户需求 市场条件 特征数据 天气数据 有效整合 预测模型 预测 气候变化 分析
摘 要：本发明公开了多因素客户需求预测方法，所述方法包括以下步骤：S01、收集历史电力需求数据、天气数据、经济指标、社会活动数据和用户行为数据；S02、从收集的数据中选择与电力需求高度相关的特征数据；S03、将收集的数据输入神经网络训练预测模型；S04、使用训练好的模型对电力需求进行预测。以解决现有技术在处理复杂、多变的市场条件和消费者行为时能力有限，难以有效整合和分析来自多个源的大量数据，如气候变化、社会经济发展和用户行为模式的问题。
