【技術實現步驟摘要】
本說明書一個或多個實施例涉及數據處理技術，尤其涉及一種基于水務資產數據的商業選址方法。
技術介紹
1、傳統的商業選址方式主要依賴于地理位置、人口統計和市場競爭等數據，這些數據較為片面，只能靜態的判斷地區在理論上的優劣，而無法動態的判斷地區在當下實際的優劣，往往不能全面反映一個地區的商業潛力，導致通過傳統的商業選址方式所選擇的商業地址往往在投入了大量資源后，并沒有取得預期的商業價值，導致虧損。因此，目前需要一種在商業選址時能夠更準確的預測一個地區的商業潛力的方法。
技術實現思路
1、為了解決上述問題，本說明書一個或多個實施例描述了一種基于水務資產數據的商業選址方法。
2、根據第一方面，提供了一種基于水務資產數據的商業選址方法，所述方法包括：
3、獲取目標地域中各目標地區的第一水務資產數據和第一傳統數據，所述第一水務資產數據包括用水區域數據、用水量數據、水質數據和水壓數據，所述第一傳統數據包括地理信息數據、運維工單數據和人口經濟數據；
4、基于所述第一水務資產數據和第一傳統數據的數據類別分別確定特征類別，根據所述特征類別對各所述第一水務資產數據和第一傳統數據進行特征提取，得到各第一特征數據和各第二特征數據，所述第一特征數據為所述第一水務資產數據、地理信息數據和人口經濟數據對應的特征數據，所述第二特征數據為所述地理信息數據和運維工單數據對應的特征數據；
5、基于所述第一特征數據訓練得到商業潛力評估模型，基于所述第二特征數據訓練得到商業選址風
6、整合所述商業潛力評估模型和商業選址風險模型，得到目標商業選址模型，并基于遺傳算法優化所述目標商業選址模型的模型參數，得到最優商業選址模型；
7、基于所述最優商業選址模型依次處理所述目標地域中各候選地區的第二水務資產數據和第二傳統數據，確定最優商業選址。
8、優選的，所述獲取目標地域中各目標地區的第一水務資產數據和第一傳統數據，包括：
9、基于第一水務資產數據和第一傳統數據的數據類別分別確定數據獲取途徑，基于各所述數據獲取途徑分別獲取目標地域中各目標地區的所述第一水務資產數據和第一傳統數據。
10、優選的，所述基于所述第一特征數據訓練得到商業潛力評估模型，包括：
11、將各所述第一特征數據根據所述特征類別分別查詢各特征數據庫，得到各所述第一特征數據對應的商業潛力因子；
12、構建第一訓練數據，所述第一訓練數據中的輸入數據為第一特征數據矩陣，所述第一訓練數據中的輸出數據為商業潛力數據，所述第一特征數據矩陣由不同所述特征類別的各所述第一特征數據構成，所述商業潛力數據為所述第一特征矩陣對應的各所述商業潛力因子之和；
13、基于所述第一訓練數據訓練初始多元線性回歸模型，得到商業潛力評估模型。
14、優選的，所述基于所述第二特征數據訓練得到商業選址風險模型，包括：
15、將各所述第二特征數據根據所述特征類別分別查詢各風險數據庫，得到各所述第二特征數據對應的風險因子；
16、構建第二訓練數據，所述第二訓練數據中每個輸入數據包括兩個所述特征類別不同的所述第二特征數據，所述第二訓練數據中的輸出數據為輸入數據對應的各所述風險因子之和；
17、基于所述第二訓練數據訓練初始長短時記憶網絡模型，得到商業選址風險模型。
18、優選的，所述模型參數包括權重參數；
19、所述整合所述商業潛力評估模型和商業選址風險模型，得到目標商業選址模型，并基于遺傳算法優化所述目標商業選址模型的模型參數，得到最優商業選址模型，包括：
20、為所述商業潛力評估模型和商業選址風險模型分別分配待求解的權重參數，整合所述商業潛力評估模型和商業選址風險模型，得到目標商業選址模型；
21、基于遺傳算法確定所述目標商業選址模型的最優權重參數，基于所述最優權重參數得到最優商業選址模型。
22、優選的，所述基于所述最優商業選址模型依次處理所述目標地域中各候選地區的第二水務資產數據和第二傳統數據，確定最優商業選址，包括：
23、基于所述最優商業選址模型依次處理所述目標地域中各候選地區的第二水務資產數據和第二傳統數據，得到各所述候選地區的綜合評價數據；
24、將所述綜合評價數據最高的目標候選地區確定為最優商業選址。
25、優選的，所述方法還包括：
26、基于所述綜合評價數據對應的預設數據區間為各所述候選地區分配商業潛力等級，展示各所述商業潛力等級。
27、根據第二方面，提供了一種基于水務資產數據的商業選址裝置，所述裝置包括：
28、獲取模塊，用于獲取目標地域中各目標地區的第一水務資產數據和第一傳統數據，所述第一水務資產數據包括用水區域數據、用水量數據、水質數據和水壓數據，所述第一傳統數據包括地理信息數據、運維工單數據和人口經濟數據；
29、特征提取模塊，用于基于所述第一水務資產數據和第一傳統數據的數據類別分別確定特征類別，根據所述特征類別對各所述第一水務資產數據和第一傳統數據進行特征提取，得到各第一特征數據和各第二特征數據，所述第一特征數據為所述第一水務資產數據、地理信息數據和人口經濟數據對應的特征數據，所述第二特征數據為所述地理信息數據和運維工單數據對應的特征數據；
30、訓練模塊，用于基于所述第一特征數據訓練得到商業潛力評估模型，基于所述第二特征數據訓練得到商業選址風險模型，所述商業潛力評估模型為多元線性回歸模型，所述商業選址風險模型為長短時記憶網絡模型；
31、整合模塊，用于整合所述商業潛力評估模型和商業選址風險模型，得到目標商業選址模型，并基于遺傳算法優化所述目標商業選址模型的模型參數，得到最優商業選址模型；
32、處理模塊，用于基于所述最優商業選址模型依次處理所述目標地域中各候選地區的第二水務資產數據和第二傳統數據，確定最優商業選址。
33、根據第三方面，提供了一種電子設備，包括處理器以及存儲器；
34、所述處理器與所述存儲器相連；
35、所述存儲器，用于存儲可執行程序代碼；
36、所述處理器通過讀取所述存儲器中存儲的可執行程序代碼來運行與所述可執行程序代碼對應的程序，以用于執行如第一方面或第一方面的任意一種可能的實現方式提供的方法的步驟。
37、根據第四方面，提供了一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機可讀存儲介質中存儲有指令，當所述指令在計算機或處理器上運行時，使得所述計算機或處理器執行如第一方面或第一方面的任意一種可能的實現方式提供的方法。
38、本說明書實施例提供的方法，考慮到了水務資產數據的變化能夠體現出用戶在地區的實際活動行為，故通過加入目標地域的水務資產數據作為商業選址過程中評本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于水務資產數據的商業選址方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取目標地域中各目標地區的第一水務資產數據和第一傳統數據，包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一特征數據訓練得到商業潛力評估模型，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二特征數據訓練得到商業選址風險模型，包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述模型參數包括權重參數；
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述最優商業選址模型依次處理所述目標地域中各候選地區的第二水務資產數據和第二傳統數據，確定最優商業選址，包括：
7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
8.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1-7任一項所述方法的步驟。
9.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計
...【技術特征摘要】
1.一種基于水務資產數據的商業選址方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取目標地域中各目標地區的第一水務資產數據和第一傳統數據，包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一特征數據訓練得到商業潛力評估模型，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二特征數據訓練得到商業選址風險模型，包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述模型參數包括權重參數；
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所...
【專利技術屬性】
技術研發人員：翁賢華，郭軍，刁黎雅，劉金曉，高健，江誠，
申請(專利權)人：浙江和達科技股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。