摘要
本发明公开了一种基于多维度特征融合的需求响应潜在客户智能推荐系统及方法,属于电力需求侧管理技术领域。该系统包括多源数据采集模块、特征工程模块、潜力评估模型和价值最大化推荐模块。通过创新性地融合负荷特性、响应意愿、行业特征等多维度信息,采用改进的随机森林算法实现高精度潜力评估,并结合长期价值预测生成推荐列表。本发明解决了传统方法评估不准、推荐价值不高、新客户冷启动等问题,显著提高了需求响应客户筛选的准确性和效率。实验表明,相比传统方法,本发明的评估准确率提高25%以上,签约客户的平均生命周期价值提高30%。
技术关键词
智能推荐系统
随机森林
电力需求侧管理技术
特征工程
行业特征
客户
数据采集模块
智能推荐方法
历史负荷数据
负荷特征
算法
列表
有效性
动态
系统为您推荐了相关专利信息
随机森林
呼气
特征识别系统
超声造影
可读存储介质
预测系统
数据
特征选择算法
情景
碳排放量预测技术
关键词
文本
代表
数据管理平台系统
数据管理方法
钠离子电池正极材料
特征工程
筛选方法
密度
贝叶斯神经网络