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申请/专利权人：广东电网有限责任公司

摘要：本发明公开了一种基于深度学习和数据挖掘的工程量辅助验收结算方法。该方法包括：基于预先训练得到的工程量验收模型对工程量数据进行处理，得到至少一个验收结果；基于当前验收结果、预设的故障类别总数和故障特征，确定与当前验收结果相对应的故障属性；其中，故障特征为至少一个；基于各故障属性，确定故障结果，若故障结果与预设故障结果相一致，则生成故障提示信息并展示。解决了现有技术中基于人工进行工程量结算验收，导致验收效率低，准确性差的问题，实现减少工程量验收结算成本，在提高工程量验收结算准确性和效率的同时，达到提高对工程量异常监控的实时性和准确性的效果。

主权项：1.一种基于深度学习和数据挖掘的工程量辅助验收结算方法，其特征在于，包括：获取待验收的工程量数据；基于预先训练得到的工程量验收模型对所述工程量数据进行处理，得到至少一个验收结果；对于各所述验收结果，基于当前验收结果、预设的故障类别总数和故障特征，确定与所述当前验收结果相对应的故障属性；其中，所述故障特征为至少一个；基于各所述故障属性，确定故障结果，若所述故障结果与预设故障结果相一致，则生成故障提示信息并展示；所述基于当前验收结果、预设的故障类别总数和故障特征，确定与所述当前验收结果相对应的故障属性，包括：基于各故障特征以及当前验收结果，确定第一中间值；对于各所述故障特征，基于当前故障特征、所述第一中间值、当前验收结果以及故障类别总数，确定与所述当前故障特征相对应的第二中间值；基于各所述第二中间值，确定与所述当前验收结果相对应的故障属性；其中，所述故障属性用于表征验收结果的异常程度；其中，基于各故障特征以及当前验收结果，确定第一中间值，包括：对各故障特征进行求和处理，得到待处理特征，对所述待处理特征和当前验收结果进行乘积处理，得到第一中间值；基于当前故障特征、所述第一中间值、当前验收结果以及故障类别总数，确定与所述当前故障特征相对应的第二中间值，包括：对当前故障特征和所述第一中间值作商处理，得到的商值的对数作为第三中间值；对当前验收结果和故障类别总数作商处理，得到第四中间值；对所述第三中间值和所述第四中间值作乘积处理，得到与当前故障特征相对应的第二中间值。

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