【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力工程，具体为一种电网公司工程项目投资预测方法。
技术介绍
1、总体电网投资主要由电网公司向主管部门报批的方式形成。但实际研究发现，影响电力投资的主要因素是经济发展速度以及经济发展方式，同时还包括电力供给或消费规模，它们之间存在显著的关联。
2、随着电力领域的发展，电网公司的工程项目投资量日益增长，如何进行合理预测和管理投资风险成为电网公司面临的一项难题。现有方法主要依据历史数据和专家经验进行预测，但是准确度较低，无法满足实际需求，因此，本领域的技术人员提供了一种电网公司工程项目投资预测方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种电网公司工程项目投资预测方法，解决了方法中存在准确度低无法满足实际需求的问题。
3、(二)技术方案
4、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种电网公司工程项目投资预测方法，包括以下步骤：
5、s1.确定预测目标，首先确定好预测的目标是哪些；
6、s2.收集相关数据，收集电网公司历史工程项目投资数据以及相关市场数据；
7、s2.1.确定预测来源，确定需要收集的数据，包括工程项目的基本信息、成本、时间、质量方面的数据，确定数据来源，比如历史项目数据、公共数据库、民调和问卷调查；
8、s2.2.收集数据，根据确定的数据来源，利用各种途径和手段进行收集数据；
9、s2.3.数据清洗，收集到的数据可能存在缺失、错误、异常的问题，需要对数据进行清洗和处理，在清洗的过程中可以包括去重、填补缺失值、处理异常值，随后对其进行归一化和标准化处理；
10、s2.4.数据整合，收集到的数据可能存在格式和数据类型的不同，需要将其进行整合和转换，以便建立模型和分析数据处理；
11、s3.建立预测模型，将收集到的数据进行分析处理，建立适合电网公司工程项目投资预测的数学模型；
12、s3.1.数据探索性分析，通过可视化、统计和机器学习的方法对数据进行分析探索，发现数据集的特征、关联和异常；
13、s3.2.特征工程，对数据进行特征选择、特征提取、特征生成的处理方法，以得到高质量的特征集；
14、s3.3.模型选择与训练，根据数据特征选择适当的模型进行训练，常规的模型包括线性回归、决策树、支持向量机和神经网络，在训练过程中，可以使用交叉验证和调参技术来提高模型的精度和泛化性能；
15、s3.4.模型评估与优化，使用验证集或测试集数据来评估模型的性能，使用验证集或测试集数据来评估模型的性能，在评估过程中发现模型性能不够理想，可以重新选择模型并对数据特征进行调整和优化；
16、s3.5.模型部署，将训练好的模型应用于实际数据，进行预测；
17、s3.6.监控和更新，随着时间的推移和业务需求的变化，模型的性能和准确度可能会发生变化；
18、s4.进行模型验证，将模型进行验证，检验预测精度，如果模型精度不高，则返回s2，重新建立模型；
19、s5.进行预测，利用建立好的预测模型，对未来工程项目投资进行预测，并给出预测结果的可信度评估；
20、s6.完善方案，将预测结果与实际需求进行比对，不断优化预测模型，进一步提高预测精度。
21、优选的，所述测试集的数据包括精度、召回率、f1值和aug指标。
22、(三)有益效果
23、本专利技术提供了一种电网公司工程项目投资预测方法。具备以下有益效果：
24、1、本专利技术中，通过建立数学模型，较好地克服了传统方法中准确度较低的问题，同时可以根据实际需求对模型进行优化，提高预测准确度和可信度。
25、2、本专利技术中，通过在采集数据中可结合大数据技术进行数据整合和分析，实现对数据进行深入的挖掘，以提高预测精度。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种电网公司工程项目投资预测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种电网公司工程项目投资预测方法，其特征在于：所述测试集的数据包括精度、召回率、F1值和AUG指标。
【技术特征摘要】
1.一种电网公司工程项目投资预测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：张艳，左雅，李香平，孟宪珍，韩立芝，周专，王新刚，韩玺江，窦桑，陈刚，吴高磊，薛静杰，马宏涛，冉秀敏，郑伟东，荆世博，
申请(专利权)人：国网新疆电力有限公司，
类型：发明
国别省市：
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