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申请/专利权人：云南南天电子信息产业股份有限公司;云南大学;云南农业大学
申请日：2024-02-05
公开（公告）日：2024-06-07
公开（公告）号：CN118154349A
主分类号：G06Q50/06
分类号：G06Q50/06;G06N20/20;G06N5/01;G06Q10/04
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.25#实质审查的生效;2024.06.07#公开
摘要：本发明涉及一种基于BoDA‑XGBoost的多行业综合能耗短期预测方法，属于机器学习技术领域。该方法包括对综合能耗数据预处理，并对预处理后的综合能耗数据进行数据增强，得到每天的综合能耗值；对不同行业的综合能耗进行特征提取并转为窗口回归数据集；为每个行业采用XGBoost算法，通过批学习的方式分别构建综合能耗短期预测模型，根据时间协变量和历史能耗数据，预测短期综合能耗；通过贝叶斯优化对预测模型自动调参；输入不同行业的综合能耗数据，进行综合能耗短期预测。本发明克服了传统方法不能有效地捕捉能耗数据变化规律，对不同行业进行综合能耗预测更具有针对性、准确性和有效性。
主权项：1.基于BoDA-XGBoost的多行业综合能耗短期预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、对综合能耗数据预处理，并对预处理后的综合能耗数据进行数据增强，得到每天的综合能耗值；S2、对不同行业的综合能耗进行特征提取并转为窗口回归数据集；S3、为每个行业采用XGBoost算法，通过批学习的方式分别构建综合能耗短期预测模型，根据时间协变量和历史能耗数据，预测短期综合能耗；S4、通过贝叶斯优化对预测模型自动调参；S5、输入不同行业的综合能耗数据，进行综合能耗短期预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 云南南天电子信息产业股份有限公司;云南大学;云南农业大学 基于BoDA-XGBoost的多行业综合能耗短期预测方法
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