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专利信息

基于深度学习和CoxPH模型的智能电表寿命预测方法【异议或纠错】

档案编号： CQ-131-4756-5440
档案文号：
专利权人： 申请人 
发布时间： 发布时间 
档案分类： 专利权 
分 类 号： 第G06F30/27;G06Q50/06;G06N20/00类
授权状态： 已授权
档案内容： 本发明实施例提供一种基于深度学习和CoxPH模型的智能电表寿命预测方法,该方法包括：将待预测电表的异常数据输入电表寿命预测模型,输出与所述待预测电表的异常数据对应的电表生存曲线,所述电表生存曲线为所述待预测电表的生存概率与时间关系的曲线；其中,所述电表寿命预测模型是基于电表异常样本数据以及预先确定的电表寿命标签和删失标签进行训练后得到的,电表寿命预测模型训练时的损失函数由CoxPH模型中的对数部分风险函数参与构成；基于所述电表生存曲线和预设的生存概率阈值,预测所述待预测电表的寿命。本发明实施例提供的方法,避免了现有技术的智能电表寿命的预测模型过于静态,提高了智能电表寿命预测的可靠性。
附件下载：  (原始资料备查)

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