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龍圖騰網(wǎng)獲悉天津大學(xué)申請的專利用電信息預(yù)測模型的訓(xùn)練方法、裝置及用電信息預(yù)測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120409854B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510920172.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/04；該發(fā)明授權(quán)用電信息預(yù)測模型的訓(xùn)練方法、裝置及用電信息預(yù)測方法是由喻梅;彭德華;趙滿坤;于瑞國;許林英;郭九江設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-04向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本用電信息預(yù)測模型的訓(xùn)練方法、裝置及用電信息預(yù)測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種用電信息預(yù)測模型的訓(xùn)練方法、裝置及用電信息預(yù)測方法，涉及人工智能、深度學(xué)習(xí)等互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，包括：將由表征用電地區(qū)的頭實(shí)體對象、表征用電單位價(jià)值屬性的關(guān)系對象、表征用電總價(jià)值屬性的尾實(shí)體對象和表征時(shí)間戳信息的時(shí)間對象構(gòu)成的樣本四元組輸入第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到樣本四元組的樣本嵌入矩陣表示；將樣本嵌入矩陣表示輸入第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到用電地區(qū)、用電單位價(jià)值屬性和用電總價(jià)值屬性各自的敏感性特征變化率；將敏感性特征變化率輸入第三神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算預(yù)測信息相對于其他真實(shí)信息的匹配度評估值預(yù)測結(jié)果；根據(jù)樣本嵌入矩陣表示、匹配度評估值真實(shí)標(biāo)簽和匹配度評估值預(yù)測結(jié)果，計(jì)算訓(xùn)練損失，對模型參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。

本發(fā)明授權(quán)用電信息預(yù)測模型的訓(xùn)練方法、裝置及用電信息預(yù)測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種用電信息預(yù)測模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，所述方法包括： 將由表征用電地區(qū)的頭實(shí)體對象、表征用電單位價(jià)值屬性的關(guān)系對象、表征用電總價(jià)值屬性的尾實(shí)體對象和表征時(shí)間戳信息的時(shí)間對象構(gòu)成的樣本四元組輸入用電信息預(yù)測模型的第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到所述樣本四元組的樣本嵌入矩陣表示； 將所述樣本嵌入矩陣表示輸入所述用電信息預(yù)測模型的第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到所述樣本四元組所表征的用電地區(qū)、用電單位價(jià)值屬性和用電總價(jià)值屬性各自相對于所述時(shí)間對象所表征的目標(biāo)時(shí)刻的敏感性特征變化率； 將所述敏感性特征變化率輸入所述用電信息預(yù)測模型的第三神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算針對所述樣本四元組中目標(biāo)實(shí)體對象確定的預(yù)測信息相對于所述樣本四元組中其他對象所表征的真實(shí)信息的匹配度評估值預(yù)測結(jié)果，所述目標(biāo)實(shí)體對象表征所述頭實(shí)體對象或所述尾實(shí)體對象，所述其他對象表征所述樣本四元組中除所述目標(biāo)實(shí)體對象之外的對象，所述樣本四元組具有匹配度評估值真實(shí)標(biāo)簽； 根據(jù)所述樣本嵌入矩陣表示、所述匹配度評估值真實(shí)標(biāo)簽和所述匹配度評估值預(yù)測結(jié)果，計(jì)算訓(xùn)練損失； 利用所述訓(xùn)練損失對所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和所述第三神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各自的模型參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，得到經(jīng)訓(xùn)練的用電信息預(yù)測模型。

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