System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 三维模型供需分析方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸_技高网

三维模型供需分析方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

技术编号:40964798 阅读:5 留言:0更新日期:2024-04-18 20:44
本申请涉及一种三维模型供需分析方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括:获取三维模型集合;获取三维模型集合在历史时段的需求量序列;基于历史时段的需求量序列对三维模型集合在观察时段内的需求量进行预测,得到观察时段的预测需求量序列;获取三维模型集合在历史时段的供应量序列;根据观察时段的预测需求量序列和历史时段的供应量序列,得到三维模型集合在观察时段的趋势反转点;根据趋势反转点,对三维模型集合在观察时段的供需趋势进行分析,得到供需趋势分析结果。采用本方法能够提高供需趋势分析结果准确性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及信息,特别是涉及一种三维模型供需分析方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。


技术介绍

1、随着信息技术的发展,三维模型在电力设备的应用方面起到重要的作用。

2、传统方法中,通常采用人工分类方法,对电力设备的三维模型的供需趋势进行分析。

3、然而,人工分类方法分析三维模型的供需趋势存在局限性,导致供需趋势分析结果准确性低。


技术实现思路

1、基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够提高供需趋势分析结果准确性的三维模型供需分析方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

2、第一方面,本申请提供了一种三维模型供需分析方法。所述方法包括:获取三维模型集合;三维模型集合中的三维模型是电力设备的模型;获取三维模型集合中每个三维模型在历史时段的需求量序列,对各需求量序列进行统计,得到三维模型集合在历史时段的需求量序列;基于历史时段的需求量序列对三维模型集合在观察时段内的需求量进行预测,得到观察时段的预测需求量序列;获取三维模型集合中每个三维模型在历史时段的供应量序列,对各供应量序列进行统计,得到三维模型集合在历史时段的供应量序列;根据观察时段的预测需求量序列和历史时段的供应量序列,得到三维模型集合在观察时段的趋势反转点;根据趋势反转点,对三维模型集合在观察时段的供需趋势进行分析,得到供需趋势分析结果。

3、第二方面,本申请还提供了一种三维模型供需分析装置。包括:模型获取模块,用于获取三维模型集合;三维模型集合中的三维模型是电力设备的模型;第一序列获取模块,用于获取三维模型集合中每个三维模型在历史时段的需求量序列,对各需求量序列进行统计,得到三维模型集合在历史时段的需求量序列;第二序列获取模块,用于基于历史时段的需求量序列对三维模型集合在观察时段内的需求量进行预测,得到观察时段的预测需求量序列;第三序列获取模块,用于获取三维模型集合中每个三维模型在历史时段的供应量序列,对各供应量序列进行统计,得到三维模型集合在历史时段的供应量序列;趋势反转点获取模块,用于根据观察时段的预测需求量序列和历史时段的供应量序列,得到三维模型集合在观察时段的趋势反转点;分析模块,用于根据趋势反转点,对三维模型集合在观察时段的供需趋势进行分析,得到供需趋势分析结果。

4、第三方面,本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述三维模型供需分析方法中的步骤。

5、第四方面,本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述三维模型供需分析方法中的步骤。

6、第五方面,本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品,包括计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述三维模型供需分析方法中的步骤。

7、上述三维模型供需分析方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品,通过预测三维模型集合在观察时段内的需求量序列,并获取三维模型集合在历史时段的供应量序列,可以对比得到三维模型集合在观察时段的趋势反转点,从而对三维模型集合在观察时段的供需趋势进行分析,得到供需趋势分析结果。本申请基于三维模型集合在观察时段内的趋势反转点,对三维模型集合的供需趋势进行分析,提高了供需趋势分析结果的准确性。

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【技术保护点】

1.一种三维模型供需分析方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述观察时段的预测需求量序列是通过已训练的需求量预测模型得到的,所述方法还包括训练需求量预测模型的步骤,所述训练需求量预测模型的步骤,包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述真实需求量序列与所述预测需求量序列之间的差异,得到已训练的需求量预测模型,包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述观察时段的预测需求量序列和所述历史时段的供应量序列,得到所述三维模型集合在所述观察时段的趋势反转点,包括:

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述趋势反转点,对所述三维模型集合在所述观察时段的供需趋势进行分析,得到供需趋势分析结果,包括:

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述趋势反转点,对所述三维模型集合在所述观察时段的供需趋势进行分析,得到供需趋势分析结果,包括:

7.一种三维模型供需分析装置,其特征在于,所述装置包括:

8.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机程序产品,包括计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

...

【技术特征摘要】

1.一种三维模型供需分析方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述观察时段的预测需求量序列是通过已训练的需求量预测模型得到的,所述方法还包括训练需求量预测模型的步骤,所述训练需求量预测模型的步骤,包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述真实需求量序列与所述预测需求量序列之间的差异,得到已训练的需求量预测模型,包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述观察时段的预测需求量序列和所述历史时段的供应量序列,得到所述三维模型集合在所述观察时段的趋势反转点,包括:

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述趋势反转点,对所述三维模型集合在所述观察时段的供需趋势进行分析,得到...

【专利技术属性】
技术研发人员:孙建谭信黄子荣陈超阳肖雪
申请(专利权)人:南方电网数字平台科技广东有限公司
类型:发明
国别省市:

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