基于电价远程下装成功率及时效性预警模型分析

摘要：

审计工作数据来源的兼容性问题导致无法发现电价下装的相应问题,因此基于多列卷积神经网络算法,构建一种电价远程下装成功率及时效性的预警分析系统,取代之前针对电价下装的电费审计工作流程.经过测算,革新方案较传统方案在敏感性方面有1.86倍的提升,且可以直接得出电价下装相应问题的原因.故认为,基于多列卷积神经网络的电费审计方法,较传统电费审计方法,在发现电价下装问题方面有更高效能.

关键词：电价下装、智能预警、多列卷积神经网络、电费审计

所属期刊栏目：38

分类号：TP274(自动化技术及设备)

在线出版日期：2022-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：205-208