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基于XGBoost模型的用户异常用电行为检测方法及装置
本发明公开一种基于XGBoost模型的用户异常用电行为检测方法及装置,方法包括:响应于获取的用户原始数据,基于边缘计算节点对用户原始数据进行数据预处理,使得到优化用电数据;响应于获取的优化用电数据,对训练模型进行训练并生成XGBoost检测模型;基于改进的遗传算法对XGBoost检测模型进行参数优化,使确定XGBoost检测模型的最佳超参数组合;将待检测数据输入XGBoost检测模型中,基于最佳超参数组合进行判断某一优化用电数据是否异常。利用改进的遗传算法进行超参数优化的XGBoost算法,对终端用户进行用电异常行为检测,在保护用户用电隐私的同时,大大提高了检测的准确性和快速性。
电力数据集成方法、装置、电子设备及可读存储介质
本申请的实施例提供了一种电力数据集成方法、装置、电子设备及可读存储介质,涉及电力系统数据处理技术领域。该方法包括:确定整个电力生产中所包括的电力生产活动及各电力生产活动所使用的电力生产设备;在出现电力生产活动导致所使用的电力生产设备的被测属性的属性值发生变化的情况下,获得属性值发生变化的电力生产设备的设备信息作为该电力生产活动对应的目标设备信息,并将该电力生产活动发生前后的该被测属性均作为该目标设备信息所对应的目标属性;将各电力生产活动的活动描述信息及该电力生产活动所对应的目标设备信息及目标属性对应保存,以获得初始数据体系。由此,可获得能准确客观反映电力生产业务流程的数据主线体系。
一种开路循环水系统的水质预警处理方法及装置
本发明涉及一种开路循环水系统的水质预警处理方法及装置,在水系统发生水质预警时,根据预警的该水质,针对单股补水和多股补水分别提供额外补水量和排水量的计算方法,尤其是针对多股补水的情况,将多股补水虚拟成单股补水的情况,并结合双股补水配比计算双股补水各自的应额外补水量。本发明通过上述方法,能够准确快速的针对不同预警情况进行处理,并且将动态调整计算简化为静态计算,大大简化了设计思路;并且通过监控t时刻额外的补水量的实时变化,做到实时指导补水量调整值,从而提高了处理效率,保证了水系统的水质安全。
基于韧性城市的互相依赖的水电系统的功能恢复决策方法
本发明公开了一种基于韧性城市的互相依赖的水电系统的功能恢复决策方法,包括:S1、初始化数据:S2、随机生成若干条损伤构件序号的序列,这些序列作为染色体即为初始种群,设置染色体切片的身份编码和相应损伤状态下水电整体功能水平的信息池,并设置遗传算法的迭代次数;S3、判断需评估的染色体切片的身份编码是否已经存在于信息池中:若存在,则直接调用信息池中的水电整体功能水平;否则,计算获取水电整体功能水平;S4、对染色体进行操作,获得下一代染色体,如已经达到迭代次数,则基于适应性函数值选取最优染色体。本发明在优化互相依赖的水电系统的功能恢复决策方法时,能满足灾后恢复的时间紧迫性要求,从而能真正应用到实际灾害场景中。
一种基于智能事件处理的集控站设备监控系统及控制方法
本发明公开了一种基于智能事件处理的集控站设备监控系统,其特征在于,包括信息采集模块、故障知识库、状态分析模块、事件处理模块,信息采集模块实时采集电网监测数据,故障知识库存储设备各信息参数,以及设备各信息参数下的处置措施,状态分析模块根据故障知识库中存储的信息对信息采集模块采集的数据进行分析判断,并对设备生成事件处置预案,事件处理模块根据事件处置预案进行处置。该集控站设备监控系统的故障知识库中存储根据行为经验得到的事件处置措施,操作人员根据存事件处置措施的规范化处置流程对电网事件进行处置,实现电网事件处置整体流程的智能化水平提升,提高电网事故处置效率和正确性,减轻调度人员故障处置压力。
一种挖掘符号网络中最大有符号θ团的方法
本发明公开了一种挖掘符号网络中最大有符号θ团的方法。对于符号网络,用户与用户之间会存在朋友和敌对的关系,而用户之间的关系会显著影响符号网络的稳定性。本发明根据符号网络提出了一种新的模型,即最大有符号θ团,它满足四个条件:其中的任意一个顶点的正邻居数与负邻居数之差需大于等于θ;是极大的;点数是最多的;是一个团,即团中的每一对顶点都是相邻的。考虑到θ团的属性,本发明提出新的修剪策略,从而更有效地缩减候选集的大小。与此同时,本发明结合新的修剪策略开发了高效的MSCD算法,从而能够在大型符号网络上快速挖掘最大有符号θ团。因此,本发明方法的应用对稠密子图的挖掘及符号网络间关系的稳定性的预测有着极大的效益。
基于k桁架建立社交网络中关键关系的方法
本发明公开了一种基于k桁架建立社交网络中关键关系的方法。在社交网络中,用户之间的关系强度会显著影响社交网络的稳定性。本发明通过k桁架来增强社交网络的稳定性,它满足两个条件:其中的任意一条边都被包含在至少(k-2)个三角形中;是极大的,即任何它的超图都不是k桁架。考虑到k桁架的属性,本发明提出新的修剪策略,从而更有效地缩减候选集的大小。与此同时,本发明结合新的修剪策略开发了高效的KTA算法,从而能够在大型社交网络上快速找到最为关键的用户关系。本发明方法的应用对寻找社交网络最为关键的用户关系有着极大的效益,对现实生活中增强社交网络的稳定性有着极大的帮助。
一种融合节点属性的深度社团发现方法
一种融合节点属性的深度社团发现方法,涉及作图分割问题的技术领域。构建模块度矩阵:模块度的值越大代表社团结构越清晰,社团的划分越好,通过最大化模块度可以得到网络的社团结构;构建深度自编码器捕捉网络结构:通过重构模块度矩阵,在隐层的最后一层输出H中保存网络的非线性社团结构;结合节点属性信息;当拥有相同属性的节点划分到不同社团,将执行一个惩罚,同时利用融合链接关系数据和节点内容数据进行社团发现。本发明利用深度神经网络挖掘非线性结构,同时结合节点属性信息得到更准确的社团结构。
渠道对象的数据处理、通信方法、装置、服务端及介质
本申请实施例中提供渠道对象的数据处理、通信方法、装置、服务端及介质,数据处理方法包括:第一服务端响应于引流对象的客户端发送的引流标识码生成请求,获取所述引流对象的目标组织的标识信息;其中,所述第一服务端存储有所述目标组织管理的多个渠道对象的标识信息;基于所述目标组织的标识信息,生成引流标识码;响应于消费用户的客户端读取所述引流标识码后发送的渠道加入请求,从所述多个渠道对象中获取与所述消费用户匹配的目标渠道对象的标识信息,并建立所述消费用户与所述目标渠道对象的通信权限。本申请实施例避免单个目标渠道对象达到限制的问题,此外还能对应组织关系自动生成目标组织的引流标识码,提升工作效率。
一种跨社交网络用户对齐方法以及装置
本发明提供一种跨社交网络用户对齐方法及装置,方法包括:导入社交网络用户数据,并构建用于进行特征提取的训练模型,根据社交网络用户数据对训练模型进行优化处理,得到优化模型,导入待测社交网络用户数据,通过优化模型对待测社交网络用户数据进行对齐处理,得到用户对齐结果。本发明能够提取区分性语义特征,减少网络结构信息的稀疏性,大大地提高了跨社交网络用户对齐的准确性。