一种基于改进层次神经网络模型的电力-经济映射匹配方法及系统
申请号:CN202511048851
申请日期:2025-07-29
公开号:CN120974153A
公开日期:2025-11-18
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于改进层次神经网络模型的电力‑经济映射匹配方法及系统,包括:将电力数据及其经济数据输入至特征编码层进行特征提取,得到电力‑经济数据的上下文语义特征;将上下文语义特征输入事件关系建模层,以时间节点为图结构中的事件节点构建多类型图结构,并对多类型图结构进行建模得到电力‑经济状态序列;通过特征匹配层预设的电力‑经济特征匹配机制,对电力‑经济状态序列进行特征匹配,得到当前电力经济状态与目标经济结构间的语义相似度;输出预测层基于语义相似度,根据不同的任务需求构建任务输出结构,结合结构特征与匹配结果得出电力‑经济映射的最终结论。本发明显著提升模型对复杂耦合系统的表达能力与决策辅助能力。
技术关键词
神经网络模型
语义特征
计算机可执行指令
关系建模
序列
电力系统
节点
数据
前馈神经网络
处理器
注意力机制
编码模块
匹配模块
可读存储介质
存储器