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道与兴安大街交口南行100米路西电训练好的第一资产类别的计量资产回归预测模2理电力计量资产所属的资产类别；将所述历史故障数据、所述开源气象数据、所述日历数据和所述地基于所述待管理电力计量资产的库存数量和所述预测数量，对所述待管理电其中，所述分层聚类模型以所述仓储信息和所述历史故障数据作为特征基于所述待管理电力计量资产的库存数量和所述预测数量，确3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述库存充裕率与预设库存率阈5.如权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于分层聚类模块，用于将所述仓储信息和所述历史故障数据输3资产调度模块，用于基于所述待管理电力计量资产的库其中，所述分层聚类模型以所述仓储信息和所述历史故障数据作为特征7.一种电子设备，包括存储器、处理器以及8.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质45[0021]分层聚类模块，用于将仓储信息和历史故障数据输入至训练好的分层聚类模型6现如上第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所述方[0041]图4是本发明实施例提供的四种计量资产回归预测模型的回归参数的计算过程框7类别的计量资产。通过分层聚类模型的结果即可划分待管理电力计量资产的类别从属关8训练好的第一资产类别的计量资产回归预测模型中，得到待管理电力计量资产的预测数[0075]计量资产回归预测模型训练的过程即带入训练集合的随机变量X，求解损失函数9[0079]令因此通过τ分位数损失函数估计得到的预测值即为目标变量y的τ分位数估计值。[0080]在分位数损失函数的推广线性模型中，有y为计量资产的预测数量，x为p维自变i1i2[0081]如图4所示，根据上面的过程即可得到四种类别的计量资产回归预测模型的回归练好的分层聚类模型和计量资产回归预测模型后，即可对待管理电力计量资产进行调度，了整体管理目标，用分层分类的方式突出计量资产管理中常规性和故障率两大核心要素，的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限[0093]分层聚类模块520，用于将仓储信息和历史故障数据输入至训练好的分层聚类模计算机程序62时实现上述各装置实施例中各模块的功能，例如图5所示模块510至540的功其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignalProcessor，DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器[0117]所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或

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