【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及基于深度学习的客户需求挖掘模型的优化方法，属于机器学习。
技术介绍
1、在电力行业，准确地理解和评估客户需求对于提高服务质量、增加用户满意度以及优化资源分配至关重要。随着智能电网技术的发展，电力行业积累了大量的客户用电数据，这些数据中蕴含着丰富的客户行为特征和需求信息。然而，由于客户需求的多样性和不确定性，以及用电数据的复杂性，传统的需求分析方法难以捕捉到客户需求的全貌，更难以进行准确的评价和预测。因此，电力行业急需一种新的需求挖掘与评价方法，以更好地适应现代电网的发展需求。
2、基于深度学习的客户需求挖掘方法利用先进的机器学习技术，通过大数据分析，可以有效地从海量用电数据中提取用户的用电行为模式和潜在需求。深度学习模型因其出色的特征学习能力，能够自动识别数据中的非线性关系和复杂模式，比传统的统计分析方法能提供更为深入和准确的洞察。
3、然而，深度学习模型在处理客户需求时仍面临着一些挑战，如模型的解释性不足，以及在评价客户需求时难以处理信息的不确定性。因此，如何使得评价结果更加符合实际情况是现有技术急需解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是：提供基于深度学习的客户需求挖掘模型的优化方法，以克服现有技术的不足。
2、本专利技术的技术方案为：
3、基于深度学习的客户需求挖掘模型的优化方法，所述方法包括：
4、数据收集与预处理；
5、将数据转换为时间序列模型；
6、使用
7、使用网格搜索优化模型的超参数；
8、使用模型解释工具评估不同特征对模型预测的贡献；
9、应用贝叶斯方法量化预测的不确定性；
10、将训练好的模型部署到生产环境中；
11、不断收集新的用户用电数据，定期用新数据重新训练模型，以适应变化的用户需求。
12、进一步地，所述将数据转换为时间序列模型包括以下步骤：
13、从时间戳中提取时间特征；
14、创建滞后特征来捕捉时间序列的自相关性；
15、计算过去一段时间窗口的用电量统计数据；
16、将时间序列数据划分为一系列的监督学习数据集；
17、将数据格式转化为适合长短期记忆网络的深度学习模型的格式。
18、进一步地，所述将数据格式转化为适合长短期记忆网络的深度学习模型的格式方法为：将数据格式转化为包括样本数、时间步长和特征数的三维数组。
19、进一步地，所述数据收集包括用户的用电数据，包括用电量、时间戳、用户信息和天气数据。
20、进一步地，所使用历史用电数据训练模型的通过长短期记忆网络来捕捉时间序列中的长期依赖关系。
21、进一步地，所述使用网格搜索优化模型的超参数包括以下步骤：
22、为模型训练定义一个评估函数，使用一组超参数来训练模型，并返回评估指标；
23、创建一个网格搜索对象，传递模型、超参数空间和评估指标
24、调用网格搜索对象的方法来执行搜索过程；
25、网格搜索完成后，检查搜索结果，获取效果最好的超参数组合，并获取对应模型的性能指标；
26、使用找到的最佳超参数组合重新训练模型，并在独立的测试集上评估模型的性能。
27、进一步地，所述使用模型解释工具评估不同特征对模型预测的贡献的方法为：
28、创建一个解释器对象，将模型和数据传递给解释器；
29、解释器计算重要性值，重要性值的计算方法为：
30、
31、其中，n是特征的集合；s是n的一个子集，不包含特征i；fx(s)是当考虑特征集合s时的模型预测值；是特征i对模型预测的平均边际贡献。
32、进一步地，还包括将解释器计算得到的重要性值呈现给业务专家和其他利益相关者获取对数据的见解，揭示模型中潜在的偏见和不足。
33、本专利技术的有益效果是：与现有技术相比，本专利技术通过综合利用多维度数据收集、高效的数据预处理、时间序列分析、长短期记忆网络(lstm)模型训练、网格搜索超参数优化、模型解释工具和贝叶斯不确定性量化等先进技术，显著提高了电力行业客户用电需求分析的准确性和预测能力。这种方法不仅改善了传统方法在需求理解全貌和准确评价上的不足，还通过模型的可解释性和不确定性评估，提供了更透明、可信的数据分析和决策支持，从而优化资源分配、提升用户满意度，并更好地适应现代电网的发展需求。
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1.基于深度学习的客户需求挖掘模型的优化方法，其特征在于，所述方法包括：数据收集与预处理；
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的客户需求挖掘模型的优化方法，其特征在于，所述将数据转换为时间序列模型包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的客户需求挖掘模型的优化方法，其特征在于，所述将数据格式转化为适合长短期记忆网络的深度学习模型的格式方法为：将数据格式转化为包括样本数、时间步长和特征数的三维数组。
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的客户需求挖掘模型的优化方法，其特征在于，所述数据收集包括用户的用电数据，包括用电量、时间戳、用户信息和天气数据。
5.根据权利要求1所述的基于深度学习的客户需求挖掘模型的优化方法，其特征在于，所使用历史用电数据训练模型的通过长短期记忆网络来捕捉时间序列中的长期依赖关系。
6.根据权利要求1所述的基于深度学习的客户需求挖掘模型的优化方法，其特征在于，所述使用网格搜索优化模型的超参数包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的基于深度学习的客户需求挖掘模型的优化方法，其特
8.根据权利要求7所述的基于深度学习的客户需求挖掘模型的优化方法，其特征在于，还包括将解释器计算得到的重要性值呈现给业务专家和其他利益相关者获取对数据的见解，揭示模型中潜在的偏见和不足。
...【技术特征摘要】
1.基于深度学习的客户需求挖掘模型的优化方法，其特征在于，所述方法包括：数据收集与预处理；
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的客户需求挖掘模型的优化方法，其特征在于，所述将数据转换为时间序列模型包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的客户需求挖掘模型的优化方法，其特征在于，所述将数据格式转化为适合长短期记忆网络的深度学习模型的格式方法为：将数据格式转化为包括样本数、时间步长和特征数的三维数组。
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的客户需求挖掘模型的优化方法，其特征在于，所述数据收集包括用户的用电数据，包括用电量、时间戳、用户信息和天气数据。
5.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴方权，刘亦驰，纪元，周玲，汤成佳，李雄，舒彧，胡骏涵，陈卿，戴建丽，刘磊，张超，方继宇，殷子皓，孙骏，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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