摘要
本发明公开了一种电网物资选型方法、系统、终端设备及存储介质,该方法包括:构建工程物资多维关联异质网络;根据电网工程建设标准对工程项目弱信息和采购计划信息进行加强,得到电网工程建设标准信息;利用电网工程建设标准信息对工程物资多维关联异质网络进行图采样,并将生成的子图表征为图结构训练数据;基于图注意力神经网络和图结构训练数据构建目标物资选型预测模型;将工程特征与物资特征输入目标物资选型预测模型,得到每个物资特征的选型概率,并选择选型概率高于预设阈值的物资特征构成工程特征对应工程项目的物资型号集。本发明有效克服工程物资采购数据的高维稀疏性与传统数据降维方法的局限性;能够在物资选型预测中提高准确性。
技术关键词
选型方法
注意力神经网络
异质
项目
矩阵
自然语言
数据降维方法
通用设备
可读存储介质
终端设备
关系
选型系统
计算机
数据验证
采样模块
处理器
元素
造价
系统为您推荐了相关专利信息
SOC估计方法
卡尔曼滤波算法
电池模组
门控循环单元网络
深度学习网络模型
输电线路隐患
辨识方法
频域特征提取
预测隐患
维特比算法
解链温度
结构特征提取
注意力
特征提取模块
节点
客户流失预测模型
序列
注意力
存储计算机程序
特征提取模块