基本信息:
- 专利标题： 基于GRU-LSTM神经网络的电力金融业务风控方法及系统
- 申请号：CN202210087496.5 申请日：2022-01-25
- 公开(公告)号：CN114580706A 公开(公告)日：2022-06-03
- 发明人： 郑祥华 , 毕晓蓉 , 张杰 , 李杰 , 王惠 , 王俊康 , 徐中中
- 申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
- 申请人地址： 江苏省南京市建邺区奥体大街1号
- 专利权人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
- 当前专利权人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
- 当前专利权人地址： 江苏省南京市建邺区奥体大街1号
- 代理机构： 南京天翼专利代理有限责任公司
- 代理人： 奚铭
- 主分类号： G06Q10/04
- IPC分类号： G06Q10/04 ; G06Q10/06 ; G06Q50/06 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要：
基于GRU‑LSTM神经网络的电力金融业务风控方法及系统，通过深度学习对电力金融业务历史数据进行数据分析，得到电力金融业务的风险因素，根据风险因素建立风险预警指标体系，构建风险预警模型，其中深度学习为GRU‑LSTM组合预测：先将金融业务数据通过GRU网络进行分析，再放入LSTM网络进行模拟分析。本发明方法利用深度学习技术对复杂的金融问题数据进行学习分析，并对相关的业务信息进行分析，剖析业务与问题数据之间的关联，有利于规避风险，帮助提升决策管理能力。