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摘要：本发明属于灾害预测技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的多数据融合的灾损预测方法。包括首先对接各单位监测信息系统获取灾情数据；然后进行数据处理和特征选择，使用随机森林算法评估和选择特征；接着采用多种群遗传算法优化BP神经网络进行灾损预测；之后进行模型评估与验证；再建立电网灾损风险评估机制，划分预测结果等级；最后依据风险等级实现精准化布防。其中，随机森林算法能提高模型准确性、避免过拟合，多种群遗传算法可增强全局搜索能力、提高优化效率。该方法能快速准确完成灾害检测和评估，实现精准化布防。
主权项：1.一种基于机器学习的多数据融合的灾损预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、首先进行数据收集，对接各级气象台、水文局、地震局单位的监测信息系统，实时获取气象、水文、地质灾害方面的灾情数据；S2、然后进行数据预处理和特征选择，包括对收集的数据进行数据标准化，以及使用随机森林算法进行特征重要性评估和选择；S3、接着采用多种群遗传算法优化BP神经网络进行灾损预测；S4、其次进行模型评估与验证，以验证模型的有效性和稳定性；S5、然后建立电网灾损风险评估机制，将预测结果进行等级的划分，确定灾损风险等级；S5、最后依据预测的电网灾损风险等级，根据电力设备设施地理定位和管辖单位对应关系，实现精准化布防。
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百度查询： 邹平市供电有限公司 一种基于机器学习的多数据融合的灾损预测方法
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