一种电网检修资源消耗预测方法及系统

本申请涉及一种电网检修资源消耗预测方法及系统，属于数据预处理与识别技术领域，解决现有技术中数据处理复杂、模型精度与适应性不足、动态预测能力欠缺等问题。方法包括获取多次检修作业资源消耗量及其影响因素的数据；对历史数据进行异常值识别和缺失值插补处理；结合历史数据对资源消耗量进行聚类处理；对相同地区检修作业的资源消耗量随机抽取样本数据，通过模型参数估计、拟合检验和预测区间估计对样本数据进行数据分析以获得资源消耗历史参考量的预测区间；构建并训练神经网络预测模型，结合实时数据预测资源消耗量预测目标；基于资源消耗历史参考量与资源消耗量预测目标，确定最终资源消耗量。简化数据处理，提供模型精度和适应度等。