【摘 要】
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面对电力行业随时都在产生大量的用电数据,从海量数据中挖掘出可靠且有效的信息,是目前较为重要的任务。从普通家庭来看,用电数据和住房空置是密不可分的,通过模型预测住房空置,进一步拓展电力行业服务的深度和广度。本课题依托于供电单位产生的电力数据,聚焦到不同的场景,分别设计出基于支持向量机融合算法的住房空置预测模型（Fusion Algorithm Based on Support Vector Mach
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面对电力行业随时都在产生大量的用电数据,从海量数据中挖掘出可靠且有效的信息,是目前较为重要的任务。从普通家庭来看,用电数据和住房空置是密不可分的,通过模型预测住房空置,进一步拓展电力行业服务的深度和广度。本课题依托于供电单位产生的电力数据,聚焦到不同的场景,分别设计出基于支持向量机融合算法的住房空置预测模型（Fusion Algorithm Based on Support Vector Machine,FASVM）和基于LSTM神经网络的住房空置预测模型及系统平台。针对传统机器学习算法在预测时存在结果准确率较低的问题,本文提出了基于支持向量机的二层融合算法FASVM,该算法的第一层使用逻辑回归及决策树基分类器进行训练,然后依据训练结果在第二层使用支持向量机再次训练,结果表明FASVM算法能够更进一步地挖掘数据特征之间关联度,有效提高用户住房空置预测的准确率。针对传统机器学习模型在预测过程中对用户用电数据之间的时序相关性考虑不充分等问题,本文提出一个基于LSTM神经网络的住房空置预测模型,通过LSTM神经网络模型进行建模并预测,捕获长时间内输入数据之间的相互关系,从而不断提高预测效果。经过充分的实验分析,我们发现FASVM算法和LSTM神经网络模型的预测结果相比较于传统机器学习的准确率分别提高3%、10.1%,验证FASVM算法和LSTM神经网络在用户住房空置预测领域中具有明显的优势。但是,相对于FASVM算法而言,LSTM神经网络模型具有网络层数多,计算量大,对计算机并行处理要求较高等特点,更适用于处理大规模的用户用电数据场景。对于小规模数据分析,FASVM算法更具优势,在时间效率方面也保持了较好的性能,实践性很高。另外,本文设计并实现了基于LSTM神经网络模型的住房空置预测系统,系统功能主要包括单用户及批量用户住房空置预测。系统界面友好直观,能够辅助政府等相关部门充分了解当地住房空置的情况并对房地产行业做出相关决策支持。
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